import pandas as pd

def proc_data():
    data = pd.read_csv('20151031-SAC.csv')

    # 计算助攻百分比和盖帽百分比之间的相关系数
    correlation = data['AST_perc'].corr(data['BLK_perc'])

    if correlation >= -0.5 and correlation <= 0.5:
        return 0
    return 1

有一个名为'20151031-SAC.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Name        |     Date | Team   |   Home | W   |   W_PTS | L   |   L_PTS |    MP |   FG |   FGA |   FG_perc |   3P |   3PA |   3P_perc |   FT |   FTA |   FT_perc |   ORB |   DRB |   TRB |   AST |   STL |   BLK |   TOV |   PF |   PTS |   +- |   TS_perc |   eFG_perc |   3PAr |   FTr |   ORB_perc |   DRB_perc |   TRB_perc |   AST_perc |   STL_perc |   BLK_perc |   TOV_perc |   USG_perc |   ORtg |   DRtg |
|:------------|---------:|:-------|-------:|:----|--------:|:----|--------:|------:|-----:|------:|----------:|-----:|------:|----------:|-----:|------:|----------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|------:|-----:|------:|-----:|----------:|-----------:|-------:|------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-----------:|-------:|-------:|
| Rajon Rondo | 20151031 | SAC    |      0 | LAC |     114 | SAC |     109 | 33    |    9 |    17 |     0.529 |    1 |     4 |      0.25 |    2 |     6 |     0.333 |     1 |     4 |     5 |     8 |     2 |     0 |     1 |    5 |    21 |   -3 |     0.535 |      0.559 |  0.235 | 0.353 |        2.7 |       16.2 |        8.1 |       38.9 |        2.8 |          0 |        4.8 |       24   |    123 |    108 |
| Rudy Gay    | 20151031 | SAC    |      0 | LAC |     114 | SAC |     109 | 31.05 |    8 |    23 |     0.348 |    2 |     5 |      0.4  |    2 |     2 |     1     |     5 |     4 |     9 |     2 |     2 |     0 |     3 |    4 |    20 |   -4 |     0.419 |      0.391 |  0.217 | 0.087 |       14.3 |       17.2 |       15.5 |       10.1 |        3   |          0 |       11.2 |       33.2 |     94 |    108 |

问题：
分析每个球员的助攻百分比与盖帽百分比之间的关系。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'20151031-SAC.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，如果相关性绝对值在[-0.5, 0.5]范围则返回0，否则返回1。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 0


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = '主页列表数据类型统计_0.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data_df = pd.read_csv(file_path)

    # Filter the data based on the given criteria
    filtered_data = data_df[(data_df['统计日期'] == '2021-01-01') & (data_df['城市'] == '北京') & (data_df['实验组id'] == 'vid1')]

    # Extract the device id
    device_id = filtered_data['设备id'].values[0] if not filtered_data.empty else None
    return device_id

有一个名为'主页列表数据类型统计_0.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   Unnamed: 0 | 设备id   | 实验组id   | 统计日期   | 城市   |   新老用户 |   城市等级 | 操作系统   | 一级标签   | 头腰部作者标签   | 内容体裁   |   首页列表页内容曝光量 |   首页列表页内容消费量 |   停留时长 |   阅读进度 |   阅读pv |   完播量 |   本地内容曝光量 |   优质内容曝光量 |   7日内发布量 |   7日内消费量 |   30日内发布量 |   30日内消费量 |
|-------------:|:---------|:-----------|:-----------|:-------|-----------:|-----------:|:-----------|:-----------|:-----------------|:-----------|-----------------------:|-----------------------:|-----------:|-----------:|---------:|---------:|-----------------:|-----------------:|--------------:|--------------:|---------------:|---------------:|
|            0 | dev1     | vid1       | 2021-01-01 | 北京   |          0 |          1 | iOS        | 标签1      | 标签A            | 类型1      |                    500 |                    200 |        300 |        0.1 |      100 |       50 |              300 |              200 |           100 |            50 |            400 |            200 |
|            1 | dev2     | vid2       | 2021-01-02 | 上海   |          1 |          2 | Android    | 标签2      | 标签B            | 类型2      |                   1000 |                    400 |        600 |        0.5 |      200 |      100 |              600 |              400 |           200 |           100 |            800 |            400 |

问题：
请问2021年1月1日北京实验组vid1的设备id是什么？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'主页列表数据类型统计_0.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的设备id作为返回值。

问题：有一个名为'person.csv'的数据集，数据 schema 如下：

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| email       | varchar |
+-------------+---------+

其中 id 是该表的主键列(具有唯一值的列)。该表的每一行包含一封电子邮件。电子邮件将不包含大写字母。

使用 python pandas 库编写解决方案 删除 所有重复的电子邮件，只保留一个具有最小 id 的唯一电子邮件。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'person.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用处理后的 dataframe 作为返回值。

答案：
```python
import pandas as pd

def proc_data():
    # 读取 CSV 文件并创建 DataFrame
    df = pd.read_csv('person.csv')

    # 将 email 列转换为小写
    df['email'] = df['email'].str.lower()

    # 根据 email 列进行排序，再根据 id 列进行排序
    df.sort_values(['email', 'id'], inplace=True)

    # 删除重复的电子邮件，只保留具有最小 id 的唯一电子邮件
    df.drop_duplicates(subset='email', keep='first', inplace=True)

    return df
```

----------------

问题：有一个名为'animals.csv'的数据集，数据 schema 如下：

+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| name        | object |
| species     | object |
| age         | int    |
| weight      | int    |
+-------------+--------+

编写一个解决方案来列出体重严格超过 100 千克的动物的名称。按体重降序返回动物名称。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'animals.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用一个 python list 作为返回值。

答案：
```python
import pandas as pd

def proc_data():
    # 读取 CSV 文件并创建 DataFrame
    df = pd.read_csv('animals.csv')

    # 筛选体重严格超过 100 千克的动物
    filtered_df = df[df['weight'] > 100]

    # 按体重降序排序
    sorted_df = filtered_df.sort_values('weight', ascending=False)

    # 获取动物名称列表
    animal_names = sorted_df['name'].tolist()

    return animal_names
```

----------------

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 'dev1'


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the data from the provided CSV file
    data = pd.read_csv('inf_CF_Kontrol.csv')

    # Calculate the Pearson correlation coefficient between S9 and S15
    correlation_coefficient = data['S9'].corr(data['S15'])

    return correlation_coefficient

有一个名为'inf_CF_Kontrol.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|        S1 |        S2 |        S3 |        S4 |        S7 |        S8 |        S9 |       S10 |       S11 |       S12 |       S13 |       S14 |       S15 |       S16 |       S17 |       S18 |       S19 |       S20 |       S21 |       S22 |       S24 |       S25 |       S26 |       S27 |       S28 |       S29 |       S30 |       S32 | Group   |
|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|:--------|
| 0.0078806 | 0.0052639 | 0.0068071 | 0.0044529 | 0.0018847 | 0.0075123 | 0.0082612 | 0.0041946 | 0.0041948 | 0.0027566 | 0.0019007 | 0.0014818 | 0.0046195 | 0.0030285 | 0.0047127 | 0.0082379 | 0.0017516 | 0.0137974 | 0.0018191 | 0.0029625 | 0.0011339 | 0.0024707 | 0.0130168 | 0.0014845 | 0.0138157 | 0.0082406 | 0.0032925 | 0.0017471 | CF      |
| 0.0081436 | 0.0052761 | 0.0072547 | 0.0042673 | 0.0018654 | 0.0062887 | 0.0083103 | 0.0040309 | 0.0040678 | 0.0028948 | 0.0018558 | 0.0013105 | 0.0047497 | 0.0029697 | 0.0044442 | 0.0080638 | 0.0019563 | 0.0128456 | 0.0018337 | 0.0028977 | 0.0009367 | 0.0025862 | 0.011638  | 0.0018369 | 0.0129395 | 0.0080735 | 0.0032608 | 0.0018968 | CF      |

问题：
请计算S9和S15之间的皮尔逊相关系数，分析其线性关系。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'inf_CF_Kontrol.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的相关性系数作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.926


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the CSV file
    file_path = '413.csv'

    # Let's read the CSV file again with the correct delimiter
    data = pd.read_csv(file_path, delimiter=';\t', engine='python')

    # Find the timestamp where the CPU usage is maximum
    max_cpu_usage_timestamp = data.loc[data['CPU usage [%]'].idxmax(), 'Timestamp [ms]']

    return max_cpu_usage_timestamp

有一个名为'413.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|    |   Timestamp [ms] |   CPU cores |   CPU capacity provisioned [MHZ] |   CPU usage [MHZ] |   CPU usage [%] |   Memory capacity provisioned [KB] |   Memory usage [KB] |   Disk read throughput [KB/s] |   Disk write throughput [KB/s] |   Network received throughput [KB/s] |   Network transmitted throughput [KB/s] |
|---:|-----------------:|------------:|---------------------------------:|------------------:|----------------:|-----------------------------------:|--------------------:|------------------------------:|-------------------------------:|-------------------------------------:|----------------------------------------:|
|  0 |      1.37531e+09 |           2 |                             4800 |            1089.6 |         22.7    |                        1.67772e+07 |         1.45402e+06 |                             0 |                         60.4   |                              45.7333 |                                 8.06667 |
|  1 |      1.37531e+09 |           2 |                             4800 |            1155.2 |         24.0667 |                        1.67772e+07 |         1.43165e+06 |                             0 |                        102.467 |                              12.8    |                                 6.4     |

问题：
请找出CPU使用率[%]最高的时间戳[ms]是哪个？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'413.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下，注意分隔符是';\t'。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的时间戳作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 1376060126


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = '0020100882.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Check if the column "EVENTMSGTYPE" exists in the dataframe
    if "EVENTMSGTYPE" in data.columns:
        # Get the value counts of different event types
        event_counts = data['EVENTMSGTYPE'].value_counts(normalize=True)

        # Extract the most common event type and its proportion
        most_common_event_type = event_counts.idxmax()
        proportion = event_counts.max()
    else:
        most_common_event_type, proportion = None, None

    return (most_common_event_type, proportion)

有一个名为'0020100882.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   GAME_ID |   EVENTNUM |   EVENTMSGTYPE |   EVENTMSGACTIONTYPE |   PERIOD | WCTIMESTRING   | PCTIMESTRING   | HOMEDESCRIPTION                              |   NEUTRALDESCRIPTION |   VISITORDESCRIPTION |   SCORE |   SCOREMARGIN |
|----------:|-----------:|---------------:|---------------------:|---------:|:---------------|:---------------|:---------------------------------------------|---------------------:|---------------------:|--------:|--------------:|
|  20100882 |          0 |             12 |                    0 |        1 | 13:10 PM       | 12:00          | nan                                          |                  nan |                  nan |     nan |           nan |
|  20100882 |          1 |             10 |                    0 |        1 | 13:10 PM       | 12:00          | Jump Ball Collins vs. Thomas: Tip to Jackson |                  nan |                  nan |     nan |           nan |

问题：
在所有事件类型事件类型(EVENTMSGTYPE)中，哪个事件最常见，其在所有事件中所占的比例是多少？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'0020100882.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的事件和比例作为返回值。返回值类型为tuple。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer[0] == 4
assert round(answer[1], 3) == 0.224


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = 'data.adult.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv(file_path)
    # Filter the dataset to include only individuals who are 'Never-married' and work in the 'Private' sector
    filtered_data = data[(data['marital-status'] == 'Never-married') & (data['workclass'] == 'Private')]

    # Calculate the proportion of such individuals in the entire dataset
    proportion_never_married_private_sector = len(filtered_data) / len(data)
    return proportion_never_married_private_sector

有一个名为'data.adult.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   age | workclass   |   fnlwgt | education    |   education-num | marital-status   | occupation      | relationship   | race   | sex   |   capital-gain |   capital-loss |   hours-per-week | >50K,<=50K   |
|------:|:------------|---------:|:-------------|----------------:|:-----------------|:----------------|:---------------|:-------|:------|---------------:|---------------:|-----------------:|:-------------|
|    34 | Local-gov   |   284843 | HS-grad      |               9 | Never-married    | Farming-fishing | Not-in-family  | Black  | Male  |            594 |              0 |               60 | <=50K        |
|    40 | Private     |   190290 | Some-college |              10 | Divorced         | Sales           | Not-in-family  | White  | Male  |              0 |              0 |               40 | <=50K        |

问题：
What is the proportion of individuals who are 'Never-married' and work in 'Private' sector in this dataset?

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'data.adult.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的proportion作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.248


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the CSV file into a DataFrame
    df = pd.read_csv('0021501127.csv')

    # Count non-empty entries in the columns 'HOMEDESCRIPTION' and 'VISITORDESCRIPTION'
    home_count = df['HOMEDESCRIPTION'].notna().sum()
    visitor_count = df['VISITORDESCRIPTION'].notna().sum()

    if home_count > visitor_count:
        return 1
    elif home_count < visitor_count:
        return -1
    else:
        return 0

有一个名为'0021501127.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   GAME_ID |   EVENTNUM |   EVENTMSGTYPE |   EVENTMSGACTIONTYPE |   PERIOD | WCTIMESTRING   | PCTIMESTRING   | HOMEDESCRIPTION                                |   NEUTRALDESCRIPTION |   VISITORDESCRIPTION |   SCORE |   SCOREMARGIN |
|----------:|-----------:|---------------:|---------------------:|---------:|:---------------|:---------------|:-----------------------------------------------|---------------------:|---------------------:|--------:|--------------:|
|  21501127 |          0 |             12 |                    0 |        1 | 10:12 PM       | 12:00          | nan                                            |                  nan |                  nan |     nan |           nan |
|  21501127 |          1 |             10 |                    0 |        1 | 10:12 PM       | 12:00          | Jump Ball Plumlee vs. Johnson: Tip to Harkless |                  nan |                  nan |     nan |           nan |

问题：
比较 HOMEDESCRIPTION 和 VISITORDESCRIPTION，哪个在数据集中出现的次数更多？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'0021501127.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，如果HOMEDESCRIPTION出现多，返回1，如果VISITORDESCRIPTION出现多，返回-1，否则返回0。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == -1


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the CSV file
    data = pd.read_csv('0021500854.csv')

    # Count the occurrences of "Jump Shot" in the 'HOMEDESCRIPTION' and 'VISITORDESCRIPTION' columns
    home_jump_shots = data['HOMEDESCRIPTION'].str.contains('Jump Shot').sum()
    visitor_jump_shots = data['VISITORDESCRIPTION'].str.contains('Jump Shot').sum()

    return [home_jump_shots, visitor_jump_shots]

有一个名为'0021500854.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   GAME_ID |   EVENTNUM |   EVENTMSGTYPE |   EVENTMSGACTIONTYPE |   PERIOD | WCTIMESTRING   | PCTIMESTRING   | HOMEDESCRIPTION                              |   NEUTRALDESCRIPTION |   VISITORDESCRIPTION |   SCORE |   SCOREMARGIN |
|----------:|-----------:|---------------:|---------------------:|---------:|:---------------|:---------------|:---------------------------------------------|---------------------:|---------------------:|--------:|--------------:|
|  21500854 |          0 |             12 |                    0 |        1 | 10:41 PM       | 12:00          | nan                                          |                  nan |                  nan |     nan |           nan |
|  21500854 |          1 |             10 |                    0 |        1 | 10:41 PM       | 12:00          | Jump Ball Cousins vs. Duncan: Tip to Leonard |                  nan |                  nan |     nan |           nan |

问题：
分别计算HOMEDESCRIPTION和VISITORDESCRIPTION中提到“Jump Shot”的次数。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'0021500854.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下；注意数据中含有“nan”。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用主队和客队的Jump Shot次数组成一个list，作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert len(answer) == 2
assert answer[0] == 57
assert answer[1] == 63


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = '0020501208.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    df = pd.read_csv(file_path)
    # Calculate the percentage of missing values in the 'VISITORDESCRIPTION' column
    total_rows = df.shape[0]
    missing_values = df['VISITORDESCRIPTION'].isna().sum()
    missing_percentage = (missing_values / total_rows) * 100

    return missing_percentage

有一个名为'0020501208.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   GAME_ID |   EVENTNUM |   EVENTMSGTYPE |   EVENTMSGACTIONTYPE |   PERIOD | WCTIMESTRING   | PCTIMESTRING   | HOMEDESCRIPTION                            |   NEUTRALDESCRIPTION |   VISITORDESCRIPTION |   SCORE |   SCOREMARGIN |
|----------:|-----------:|---------------:|---------------------:|---------:|:---------------|:---------------|:-------------------------------------------|---------------------:|---------------------:|--------:|--------------:|
|  20501208 |          0 |             12 |                    0 |        1 | 8:44 PM        | 12:00          | nan                                        |                  nan |                  nan |     nan |           nan |
|  20501208 |          1 |             10 |                    0 |        1 | 8:44 PM        | 12:00          | Jump Ball Mohammed vs. Okur: Tip to Duncan |                  nan |                  nan |     nan |           nan |

问题：
计算VISITORDESCRIPTION字段中空值的百分比。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'0020501208.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的百分比作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 52.513 or round(answer, 3) == 0.525

#comment：百分比常用是*100，但如果不乘应该也可以算对。


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = '应用查询单词显示设备实验统计_0.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv(file_path)
    # 根据实验ID和启动方式筛选数据
    filtered_data = data[(data['实验ID'] == 1001) & (data['启动方式'] == 'auto')]

    # 进一步筛选定位在北京和上海的设备
    filtered_data = filtered_data[filtered_data['定位城市名称'].isin(['北京', '上海'])]

    # 计算展现页面浏览量与点击页面浏览量之和
    total_views = filtered_data['展现页面浏览量'].sum() + filtered_data['点击页面浏览量'].sum()
    return total_views

有一个名为'应用查询单词显示设备实验统计_0.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   Unnamed: 0 | 设备ID    |   实验ID |   新用户标识 | 定位城市名称   | 启动方式   | 渠道类型    | 搜索词展示入口场景   | 选择城市名称   | 曝光设备ID   | 点击设备ID   |   展现页面浏览量 |   点击页面浏览量 |
|-------------:|:----------|---------:|-------------:|:---------------|:-----------|:------------|:---------------------|:---------------|:-------------|:-------------|-----------------:|-----------------:|
|            0 | device123 |     1001 |            0 | 北京           | auto       | App Store   | search               | 成都           | device789    | device654    |            10000 |             5000 |
|            1 | device456 |     1002 |            1 | 上海           | manual     | Google Play | discover             | 重庆           | device987    | device321    |            20000 |             6000 |

问题：
请找出所有实验ID为1001且启动方式为auto的设备ID，并筛选在北京和上海的设备，并计算这些设备的展现页面浏览量与点击页面浏览量之和。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'应用查询单词显示设备实验统计_0.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的浏览量之和作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 15000


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the CSV file
    file_path = '0029700946.csv'
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Count the number of occurrences of 'Shot' in the 'VISITORDESCRIPTION' column
    shot_count = data['VISITORDESCRIPTION'].str.contains('Shot', na=False).sum()

    return shot_count

有一个名为'0029700946.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   GAME_ID |   EVENTNUM |   EVENTMSGTYPE |   EVENTMSGACTIONTYPE |   PERIOD | WCTIMESTRING   | PCTIMESTRING   | HOMEDESCRIPTION                           |   NEUTRALDESCRIPTION |   VISITORDESCRIPTION |   SCORE |   SCOREMARGIN |
|----------:|-----------:|---------------:|---------------------:|---------:|:---------------|:---------------|:------------------------------------------|---------------------:|---------------------:|--------:|--------------:|
|  29700946 |          0 |             12 |                    0 |        1 | 11:41 AM       | 12:00          | nan                                       |                  nan |                  nan |     nan |           nan |
|  29700946 |          1 |             10 |                    0 |        1 | 11:42 AM       | 12:00          | Jump Ball Dele vs. Ratliff: Tip to Hunter |                  nan |                  nan |     nan |           nan |

问题：
在'VISITORDESCRIPTION'字段中，对包含'Shot'字样的事件进行计数。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'0029700946.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下；注意数据可能含有“nan”。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的记数为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 67.000


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the data from the uploaded CSV file
    hitters_data = pd.read_csv('Hitters_X_train.csv')

    # Calculate the Pearson correlation coefficient between "Assists" and "Errors"
    correlation = hitters_data["Assists"].corr(hitters_data["Errors"])

    return correlation

有一个名为'Hitters_X_train.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Unnamed: 0         |   AtBat |   Hits |   HmRun |   Runs |   RBI |   Walks |   Years |   CAtBat |   CHits |   CHmRun |   CRuns |   CRBI |   CWalks |   LeagueN |   DivisionW |   PutOuts |   Assists |   Errors |   NewLeagueN |
|:-------------------|--------:|-------:|--------:|-------:|------:|--------:|--------:|---------:|--------:|---------:|--------:|-------:|---------:|----------:|------------:|----------:|----------:|---------:|-------------:|
| -Darryl Strawberry |     475 |    123 |      27 |     76 |    93 |      72 |       4 |     1810 |     471 |      108 |     292 |    343 |      267 |         1 |           0 |       226 |        10 |        6 |            1 |
| -Glenn Wilson      |     584 |    158 |      15 |     70 |    84 |      42 |       5 |     2358 |     636 |       58 |     265 |    316 |      134 |         1 |           0 |       331 |        20 |        4 |            1 |

问题：
对球员的辅助次数（Assists）和失误（Errors）进行关联性分析。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'Hitters_X_train.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的相关性系数作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.642


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = 'train.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    titanic_data = pd.read_csv(file_path)

    # Filter passengers with family members onboard (either SibSp or Parch is not 0)
    with_family = titanic_data[(titanic_data['SibSp'] != 0) | (titanic_data['Parch'] != 0)]

    # Calculate the survival rate for passengers with family members onboard
    survival_rate_with_family = with_family['Survived'].mean()

    return survival_rate_with_family

有一个名为'train.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   PassengerId |   Survived |   Pclass | Name                                                | Sex    |   Age |   SibSp |   Parch | Ticket    |    Fare | Cabin   | Embarked   |
|--------------:|-----------:|---------:|:----------------------------------------------------|:-------|------:|--------:|--------:|:----------|--------:|:--------|:-----------|
|             1 |          0 |        3 | Braund, Mr. Owen Harris                             | male   |    22 |       1 |       0 | A/5 21171 |  7.25   | nan     | S          |
|             2 |          1 |        1 | Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer) | female |    38 |       1 |       0 | PC 17599  | 71.2833 | C85     | C          |

问题：
与家庭成员同船的乘客（SibSp和Parch不为0）的生还率如何？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'train.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的生还率作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.506


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the CSV file
    data = pd.read_csv('DailyRenewablesWatch_2015.csv')

    # Convert the 'timestamp' column to datetime format
    data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])

    # Filter the data for January 2015 and sum the 'biogas' column to get the total production
    biogas_january_2015 = data[(data['timestamp'].dt.month == 1) & (data['timestamp'].dt.year == 2015)]['biogas'].sum()

    return biogas_january_2015

有一个名为'DailyRenewablesWatch_2015.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| timestamp                 |   biogas |   biomass |   geo |   hydro |   imports |   nuclear |   smhydro |   solarpv |   solarth |   thermal |   wind |   carbon |
|:--------------------------|---------:|----------:|------:|--------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|----------:|-------:|---------:|
| 2015-01-01 08:00:00+00:00 |      165 |       290 |  1071 |     496 |      7181 |      1085 |       195 |         0 |         0 |     12461 |    585 |  9238.07 |
| 2015-01-01 09:00:00+00:00 |      165 |       278 |  1071 |     548 |      7435 |      1084 |       194 |         0 |         0 |     11571 |    360 |  8929.18 |

问题：
请分析2015年1月份的生物气体（biogas）生产总量。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'DailyRenewablesWatch_2015.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的生产总量作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 123866.000


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = 'Comparison_of_database_tools-4.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    df = pd.read_csv(file_path)

    # Calculate the percentage of unknown data (?) in the "ER diagram groupboxes" column
    unknown_percentage = (df["ER diagram groupboxes"] == "?").mean() * 100
    return unknown_percentage

有一个名为'Comparison_of_database_tools-4.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   Unnamed: 0 | Unnamed: 0.1       | Visual query builder   | Visual schema/model/E-R diagram design   | Reverse engineering   | Forward engineering   | ER diagram groupboxes   |
|-------------:|:-------------------|:-----------------------|:-----------------------------------------|:----------------------|:----------------------|:------------------------|
|            0 | Adminer            | Yes                    | Yes                                      | Yes                   | No                    | No                      |
|            1 | Altova DatabaseSpy | Yes                    | Yes                                      | Yes                   | Yes                   | ?                       |

问题：
请分析"ER diagram groupboxes"列中未知的数据（?）所占的百分比。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'Comparison_of_database_tools-4.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的百分比作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 35.000


#L2_B_58
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem.Scaffolds import MurckoScaffold
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit import DataStructs

def solve(smiles_lst):
    new_mols = []
    for smiles in smiles_lst:
        mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
        scaff = MurckoScaffold.GetScaffoldForMol(mol)
        new_mols.append(scaff)

    simi_lst = []
    for idx, mol1 in enumerate(new_mols):
        fp1 = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol1, 2, nBits=1024)
        for mol2 in new_mols[idx+1:]:
            fp2 = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol2, 2, nBits=1024)
            simi = DataStructs.TanimotoSimilarity(fp1,fp2)
            simi_lst.append(simi)
    mean_simi = round(sum(simi_lst)/len(simi_lst), 4)
    return mean_simi

问题：写一段 python 代码实现以下功能。
找出小于第n个斐波那契数的最大完全平方数
函数命名为 max_square_number，输入为整数 n

答案：
```python
def max_square_number(n):
    if n <= 2:
        return 0  # 对于斐波那契数列的前两个数，没有完全平方数可用

    fibs = [0, 1]  # 存储斐波那契数列的前两个数
    squares = []  # 存储完全平方数的列表

    max_square = 0
    i = 2

    while i <= n:
        fibs.append(fibs[i-1] + fibs[i-2])  # 计算下一个斐波那契数
        i += 1

    fib = fibs[-1]
    perfect_squares = [i**2 for i in range(1, int(math.sqrt(fib)) + 1)]
    max_square = max(filter(lambda x: x < fib, perfect_squares))
    return max_square
```

----------------

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve(['CC(c1ccccc1)C(CCl)C(C)c1ccccc1', 'CC(c1ccccc1)C(CNC1CC1)C(c1ccccc1)C1CCCC1', 'COC(C)C(N)C(C(CO)c1ccccc1)C1CCCC1C']) == 0.3302
    assert solve(['CCC(CC)c1ccccc1', 'Cc1cccc(-c2ccc(F)cc2)c1', 'CC(C)c1ccccc1-c1ccccc1C(C)Cc1cccc2c1CCC2']) == 0.2267

check(solve)


import pandas as pd

# Load the dataset
def proc_data():
    file_path = 'last_match.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Calculate total transaction amount
    total_transaction_amount = (data['price'] * data['size']).sum()
    return total_transaction_amount

有一个名为'last_match.csv'的数据集，数据格式如下：
|   Unnamed: 0 | _id                      | maker_order_id                       |   price | product_id   |   sequence | side   |   size | taker_order_id                       | time                        |   trade_id | type       |
|-------------:|:-------------------------|:-------------------------------------|--------:|:-------------|-----------:|:-------|-------:|:-------------------------------------|:----------------------------|-----------:|:-----------|
|            0 | 5ad545e5e3ae712cb8091acc | 6279e0f7-567a-4c93-9b0c-5169ce21e43d | 8042.91 | BTC-USD      | 5693129275 | sell   | 0.6535 | 2a6c1214-6232-4567-9ff6-5e5fb452b428 | 2018-04-17T00:54:57.887000Z |   41766820 | last_match |

问题：
基于price与size列，计算交易额(prize*size)的总和。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'last_match.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的交易额的总和作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 5256.042

# 数据只有一行


import pandas as pd

from datetime import datetime

def proc_data():
    # Load the dataset
    data = pd.read_csv("AES.csv")

    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

    start_date = datetime.strptime('2015-01-01', "%Y-%m-%d")
    end_date = datetime.strptime('2015-02-01', "%Y-%m-%d")

    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'],"%Y-%m-%d")

    jan_2015_data = data[(data['Date'] >= start_date) & (data['Date'] < end_date)]

    # Filter the data for January 2015
    # jan_2015_data = data[(data['Date'] >= '2015-01-01') & (data['Date'] <= '2015-01-31')]

    # Find the minimum opening price for January 2015
    min_open_price = jan_2015_data['Open'].min()

    return min_open_price

有一个名为'AES.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Symbol   | Date       |   Close |   High |   Low |   Open |   Volume |
|:---------|:-----------|--------:|-------:|------:|-------:|---------:|
| AES      | 2015-01-01 |   13.77 |  13.77 | 13.77 |  13.77 |        0 |
| AES      | 2015-01-02 |   13.7  |  13.87 | 13.51 |  13.86 |  5228725 |

问题：
分析给定数据集，找出2015年1月的最低开盘价.

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'AES.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的最低开盘价作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 12.220


# 导入所需模块
import pandas as pd

def proc_data():
    # 加载CSV文件
    file_path = '管理员后台分组数据表_0.csv'
    df = pd.read_csv(file_path)

    # 查找分组id为3634的部门的父分组id
    parent_group_id = df.loc[df['分组id'] == 3634, '父分组id'].values[0]

    return parent_group_id

有一个名为'管理员后台分组数据表_0.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   Unnamed: 0 |   分组id | 分组名称   |   父分组id |   等级 |   状态 | 创建时间            | 更新时间            | 分组关键词   | 生效时间            | 目标区域的id   |
|-------------:|---------:|:-----------|-----------:|-------:|-------:|:--------------------|:--------------------|:-------------|:--------------------|:---------------|
|            0 |     5421 | 销售部     |          0 |      1 |      0 | 2020-04-20 08:30:00 | 2020-05-20 08:30:00 | Key1         | 2020-05-01 08:30:00 | Region1        |
|            1 |     3634 | 客服部     |       5421 |      2 |      1 | 2020-04-20 08:31:00 | 2020-05-20 08:31:00 | Key2         | 2020-05-01 08:31:00 | Region2        |

问题：
请问在给定的CSV数据中，分组id为3634的部门属于哪一个父分组id？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'管理员后台分组数据表_0.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的id作为返回值。id为整数类型。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 5421


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the CSV file into a dataframe
    df = pd.read_csv("DES=+3454989.csv")

    import numpy as np

    # Extract the X, Y, Z values for the first two rows
    x1, y1, z1 = df.loc[0, ["X", "Y", "Z"]]
    x2, y2, z2 = df.loc[1, ["X", "Y", "Z"]]

    # Calculate the distance between the two points using the distance formula
    distance = np.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 + (z2 - z1)**2)

    return distance

有一个名为'DES=+3454989.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|       JDTDB | Calendar Date (TDB)            |            X |            Y |            Z |   Unnamed: 5 |
|------------:|:-------------------------------|-------------:|-------------:|-------------:|-------------:|
| 2.45131e+06 | A.D. 1999-May-13 11:22:05.0000 | -1.79592e+08 | -1.85163e+08 | -6.54105e+07 |          nan |
| 2.45131e+06 | A.D. 1999-May-14 11:22:05.0000 | -1.78221e+08 | -1.86545e+08 | -6.57302e+07 |          nan |

问题：
计算第一行和第二行之间的距离，可以使用X、Y和Z的值来计算欧式距离。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'DES=+3454989.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的距离作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 1972998.639


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the CSV file into a DataFrame
    bond_df = pd.read_csv('jamesbond.csv')

    # Filter the DataFrame for movies where Sean Connery is the actor
    connery_movies = bond_df[bond_df['Actor'] == 'Sean Connery']

    # Calculate the total box office for Sean Connery's Bond movies
    total_box_office = connery_movies['Box Office'].sum()

    return total_box_office

有一个名为'jamesbond.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Film                  |   Year | Actor        | Director      |   Box Office |   Budget |   Bond Actor Salary |
|:----------------------|-------:|:-------------|:--------------|-------------:|---------:|--------------------:|
| Dr. No                |   1962 | Sean Connery | Terence Young |        448.8 |      7   |                 0.6 |
| From Russia with Love |   1963 | Sean Connery | Terence Young |        543.8 |     12.6 |                 1.6 |

问题：
请计算 Sean Connery 所出演的所有邦德电影的总票房。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'jamesbond.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的总票房作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 3997.800


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the data from the provided CSV file
    file_path = '02-02-2020_2100.csv'
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Sort the dataframe based on the 'Deaths' column in descending order
    sorted_data = data.sort_values(by='Deaths', ascending=False)

    # Find the province/state that ranks fourth in terms of the number of deaths
    fourth_ranked_province = sorted_data.iloc[3]['Province/State']

    return fourth_ranked_province

有一个名为'02-02-2020_2100.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Province/State   | Country/Region   | Last Update    |   Confirmed |   Deaths |   Recovered |
|:-----------------|:-----------------|:---------------|------------:|---------:|------------:|
| Hubei            | Mainland China   | 2/2/2020 23:43 |       11177 |      350 |         295 |
| Zhejiang         | Mainland China   | 2/3/2020 1:33  |         724 |        0 |          36 |

问题：
从数据中，哪个省份的死亡病例在各个省份中从大到小排名第四？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'02-02-2020_2100.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，返回省份的名字。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 'Heilongjiang'


#L2_B_55
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit import DataStructs

def solve(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    if mol is None:
        return None
    rxn_dBOC = AllChem.ReactionFromSmarts("[#7:1][CX3:2](=[OD1])[OD2]C([CH3])([CH3])[CH3]>>[#7:1][H:2]")

    mol.UpdatePropertyCache()
    prod = rxn_dBOC.RunReactants([mol])
    if prod:
        prod = prod[0][0]
        Chem.SanitizeMol(prod)

    fp1 = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=2048)
    fp2 = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(prod, 2, nBits=2048)
    simi = DataStructs.TanimotoSimilarity(fp1,fp2)
    return round(simi, 3)

#<INSERT>

def check(solve):
    assert abs(solve('Cc1ccccc1CNC(=O)OC(C)(C)C') - 0.3333) < 1e-3
    assert abs(solve('CCC(C)CCNC(=O)OC(C)(C)C') - 0.2778) < 1e-3
    assert abs(solve('CCN(C)C(=O)OC(C)(C)C') - 0.1071) < 1e-3

check(solve)


#L2_C_59
from rdkit import Chem
from itertools import combinations
from rdkit import DataStructs

def solve(smiles, N=1):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    out_mol_list = []
    used = set()
    aromatic_cH = Chem.MolFromSmarts("[cH]")
    match_atms = [x[0] for x in mol.GetSubstructMatches(aromatic_cH)]
    n_combos = combinations(match_atms, N)
    for combo in n_combos:
        new_mol = Chem.RWMol(mol)
        for idx in combo:
            atm = new_mol.GetAtomWithIdx(idx)
            atm.SetAtomicNum(7)
        smi = Chem.MolToSmiles(new_mol)
        if smi not in used:
            used.add(smi)
            out_mol_list.append(new_mol)
    return used

请写一个完整的Python函数`solve(smiles, N)`, 输入一个分子的SMILES，以及氮的数量(N)，
将这个分子中的"N"个无取代基的芳香碳原子（这些碳原子与1个氢原子相连）替换为氮原子，
返回进行该替换可能产生的所有分子结构的SMILES的集合。已知要被替换的芳香碳原子可以通过SMARTS "[cH]" 进行匹配。
可以先通过mol.GetSubstructMatches()找到所有待替换的碳原子，然后遍历从它们中取出N个的所有组合，对每个组合中的N个碳原子执行替换，
可以通过rdkit.Chem.RWMol()将mol转化为RWMol对象，然后通过rwmol.GetAtomWithIdx()获取对应的原子，
用atom.SetAtomicNum(7)将这个原子替换为氮原子即可
得到一个新的分子结构，保存为SMILES加入集合中。最终返回新分子SMILES的集合即可。

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve('CCc1cc(C)ccn1', 1) == {'CCc1cc(C)ncn1', 'CCc1nccc(C)n1', 'CCc1cc(C)cnn1'}
    assert solve('CC(C)CC1C=Cc2c(F)cccc21', 2) == {'CC(C)CC1C=Cc2c(F)ncnc21', 'CC(C)CC1C=Cc2c1cnnc2F', 'CC(C)CC1C=Cc2c(F)cnnc21'}
    assert solve('CC(CC1N=Cc2c(F)cccc21)n1cccc1', 2) == {'CC(CC1N=Cc2c1ccnc2F)n1ccnc1', 'CC(CC1N=Cc2c1cnnc2F)n1cccc1', 'CC(CC1N=Cc2c(F)cnnc21)n1cccc1',
                                                  'CC(CC1N=Cc2c1ccnc2F)n1cccn1', 'CC(CC1N=Cc2c(F)ccnc21)n1cccn1', 'CC(CC1N=Cc2c(F)cccc21)n1ccnn1',
                                                  'CC(CC1N=Cc2c(F)cncc21)n1cccn1', 'CC(CC1N=Cc2c(F)ccnc21)n1ccnc1', 'CC(CC1N=Cc2c(F)ncnc21)n1cccc1',
                                                  'CC(CC1N=Cc2c(F)cncc21)n1ccnc1', 'CC(CC1N=Cc2c(F)cccc21)n1nccn1', 'CC(CC1N=Cc2c(F)cccc21)n1cnnc1',
                                                  'CC(CC1N=Cc2c(F)cccc21)n1cncn1'}

check(solve)


import pandas as pd

def process_csv_data():
    customer_csv_filename = 'structured_io_test_data_customers.csv'
    order_csv_filename = 'structured_io_test_data_orders.csv'
    output_filename = 'output.csv'
    # 读取CSV文件
    df_customers = pd.read_csv(customer_csv_filename)
    df_orders = pd.read_csv(order_csv_filename)

    # 合并数据集
    merged_data = pd.merge(df_orders, df_customers, on='CustomerID')

    # 计算每个城市的订单总金额
    city_order_totals = merged_data.groupby('City')['Amount'].sum().reset_index()

    # 保存结果
    city_order_totals.to_csv(output_filename, index=False)

你是一名数据分析师，需要从两个CSV文件中提取和分析数据。这两个文件包含以下内容：

客户信息（文件名为：structured_io_test_data_customers.csv）: 包含以下列：

CustomerID: 客户ID
Name: 客户姓名
Age: 客户年龄
City: 客户所在城市

订单信息（文件名为：structured_io_test_data_orders.csv）: 包含以下列：

OrderID: 订单ID
CustomerID: 客户ID
OrderDate: 订单日期
Amount: 订单金额

编写一个函数，process_csv_data()，不带参数，函数需满足如下要求：
1. 读取这两个CSV文件（这两个文件存在于当前路径）。
2. 合并这两个数据集，产生每个城市的订单总金额。
3. 输出表写到文件 'output.csv' 中，格式为 csv。

输出文件包含以下列：
City: 城市名
Amount: 该城市所有订单的总金额

#<INSERT>

import csv
import os
process_csv_data()

data = {}
with open('output.csv') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    next(csv_reader)
    for row in csv_reader:
        data[row[0]] = int(row[1])
assert data == {
    'Chicago': 280,
    'Los Angeles': 570,
    'New York': 350
}

os.remove('output.csv', )


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the data
    file_path = 'spx.csv'
    spx_data = pd.read_csv(file_path)

    # Convert the date column to datetime object for filtering
    spx_data['Unnamed: 0'] = pd.to_datetime(spx_data['Unnamed: 0'])

    # Filter the data to get the rows corresponding to the first quarter of 1990
    start_date = '1990-01-01'
    end_date = '1990-03-31'
    spx_q1_1990 = spx_data[(spx_data['Unnamed: 0'] >= start_date) & (spx_data['Unnamed: 0'] <= end_date)]

    # Calculate the average of 'SPX' for the first quarter of 1990
    average_spx_q1_1990 = spx_q1_1990['SPX'].mean()

    return average_spx_q1_1990

有一个名为'spx.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Unnamed: 0          |    SPX |
|:--------------------|-------:|
| 1990-02-01 00:00:00 | 328.79 |
| 1990-02-02 00:00:00 | 330.92 |

问题：
计算1990年第一季度的'SPX'平均值。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'spx.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的平均值作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 334.752


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = 'sample.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Extract interest rates for January and February 1991
    ir_jan_1991 = data[data['month_tag'] == 199101]['IR'].values[0]
    ir_feb_1991 = data[data['month_tag'] == 199102]['IR'].values[0]

    # Calculate the month-on-month ratio
    mom_ratio = (ir_feb_1991 / ir_jan_1991) * 100

    return mom_ratio

有一个名为'sample.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   month_tag |   IR |
|------------:|-----:|
|      199101 | 9.53 |
|      199102 | 9.46 |

问题：
Calculate the month-on-month ratio of the interest rate (IR) for February 1991 (199102) to January 1991 (199101) and express it as a percentage.

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'sample.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的percentage作为返回值。
注意：需要返回一个浮点数，即如果占比50.5%，则返回50.5。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 99.265


import pandas as pd

def proc_data():
    file_path = 'housing-data-wide1-100.csv'
    # Load the CSV file into a DataFrame
    housing_data = pd.read_csv(file_path)
    # Check for rows where both price1 and price2 are not NaN
    complete_price_data = housing_data.dropna(subset=['price1', 'price2'])

    # Get the count of such properties
    complete_price_count = complete_price_data.shape[0]
    return complete_price_count

有一个名为'housing-data-wide1-100.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   property_id |   bedrooms |   price1 |   price2 |
|--------------:|-----------:|---------:|---------:|
|   1.23039e+08 |          1 |   148000 |   244900 |
|   3.02e+08    |          3 |   169100 |   250000 |

问题：
找出具有完整价格信息（price1和price2都不是NaN）的物业数量。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'housing-data-wide1-100.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的物业数量作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 80


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the uploaded file into a DataFrame
    data = pd.read_csv('DES=+3433236.csv')

    # Calculate the standard deviation for the Z column
    std_dev_z = data['Z'].std()

    return std_dev_z

有一个名为'DES=+3433236.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|       JDTDB | Calendar Date (TDB)            |            X |            Y |           Z |   Unnamed: 5 |
|------------:|:-------------------------------|-------------:|-------------:|------------:|-------------:|
| 2.45081e+06 | A.D. 1997-Dec-29 12:11:24.0000 | -4.23695e+07 | -6.55086e+08 | 9.65504e+07 |          nan |
| 2.45081e+06 | A.D. 1997-Dec-30 12:11:24.0000 | -4.12188e+07 | -6.55086e+08 | 9.66462e+07 |          nan |

问题：
请计算天体在Z轴上的位置变化的标准差。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'DES=+3433236.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的标准差作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 12904338.174


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the data
    file_path = 'Simple Linear Regression.csv'
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Filter the data for the years 1978 to 1982
    filtered_data = data[data['year'].between(1978, 1982)]

    # Calculate the correlation between staff_wage_mean and shanghai_GDP
    correlation = filtered_data['staff_wage_mean'].corr(filtered_data['shanghai_GDP'])
    return correlation

有一个名为'Simple Linear Regression.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   year |   staff_wage_mean |   shanghai_GDP |
|-------:|------------------:|---------------:|
|   1978 |               672 |         272.81 |
|   1979 |               784 |         286.43 |

问题：
请计算1978至1982年期间上海平均员工工资与GDP之间的相关性。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'Simple Linear Regression.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的相关性作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.922


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the data
    sat_scores = pd.read_csv("sat_scores.csv")

    # Filter the data for states with a Rate higher than 75
    filtered_data = sat_scores[sat_scores["Rate"] > 75]

    # Calculate the correlation between Verbal and Math scores for these states
    correlation = filtered_data["Verbal"].corr(filtered_data["Math"])
    return correlation

有一个名为'sat_scores.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| State   |   Rate |   Verbal |   Math |
|:--------|-------:|---------:|-------:|
| CT      |     82 |      509 |    510 |
| NJ      |     81 |      499 |    513 |

问题：
What is the correlation between Verbal and Math scores for states with a Rate higher than 75?

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'sat_scores.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的correlation作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.660


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the data
    file_path = 'epl_xg.csv'
    data = pd.read_csv(file_path)

    # Calculate the Pearson correlation coefficient between actual goals (G) and expected goals (NPxG)
    correlation_g_npxg = data['G'].corr(data['NPxG'])
    return correlation_g_npxg

有一个名为'epl_xg.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Team        |   Games |   G |   GA |    xG |   xGA |   NPxG |   NPxGA |
|:------------|--------:|----:|-----:|------:|------:|-------:|--------:|
| Arsenal     |       8 |  19 |   10 | 10.41 | 10.95 |  10.41 |   10.95 |
| Bournemouth |       8 |  16 |   12 | 16.08 |  9.25 |  12.27 |    7.73 |

问题：
请利用数据分析技术，找出实际进球数（G）与预期进球数（NPxG）之间的关联性。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'epl_xg.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的相关系数作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.782


import pandas as pd

def proc_data():
    # 加载数据
    file_path = 'CGO.csv'
    data = pd.read_csv(file_path)

    # 计算每天收盘价和当日最高价之间的差值
    data['Difference'] = data['High'] - data['Close']

    # 计算平均差值
    average_difference = data['Difference'].mean()
    return average_difference

有一个名为'CGO.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| Date       |   Open |   High |   Low |   Close |   Volume |   Adj Close |
|:-----------|-------:|-------:|------:|--------:|---------:|------------:|
| 2015-08-07 |  13.21 |  13.27 | 12.81 |   12.86 |    19600 |       12.86 |
| 2015-08-06 |  13.22 |  13.42 | 13.04 |   13.31 |    77300 |       13.21 |

问题：
请计算当日最高价和每天收盘价之间的平均差值。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'CGO.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的平均差值作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.126


import pandas as pd

def proc_data():
    # Load the csv file
    df = pd.read_csv('locations.csv')

    # Find the listing_id with the maximum latitude value
    listing_id_most_north = df[df['latitude'] == df['latitude'].max()]['listing_id'].iloc[0]
    return listing_id_most_north

有一个名为'locations.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   Unnamed: 0 |   listing_id |   latitude |   longitude |
|-------------:|-------------:|-----------:|------------:|
|           10 |  7.21121e+06 |    40.7145 |    -73.9425 |
|        10000 |  7.15086e+06 |    40.7947 |    -73.9667 |

问题：
请问在该csv文件中，哪个listing_id的位置最北？

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'locations.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，返回位置最北的listing_id。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 7035661


import pandas as pd

def proc_data():
    # Reload the dataset using the correct delimiter
    data = pd.read_csv('DatosEjemplo.csv', delimiter=';')

    # Calculate the correlation between math (MAT) and language (LENG) scores
    correlation = data['MAT'].corr(data['LENG'])

    return correlation

有一个名为'DatosEjemplo.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|    |   Elaborativo |   MAT |   LENG |   CIENCIA |
|---:|--------------:|------:|-------:|----------:|
|  0 |             0 |   429 |    573 |       443 |
|  1 |             0 |   572 |    534 |       497 |

问题：
请分析数据集中学生的数学和语言成绩之间的相关性。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'DatosEjemplo.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下，注意分隔符是';'。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的相关性系数作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 0.365


import pandas as pd

def proc_data():
# Load the CSV file into a DataFrame
    data = pd.read_csv("submission_linear_regression.csv")

    # Check the first few rows of the data to understand its structure
    data.head()

    # Calculate the average SalePrice
    average_sale_price = data["SalePrice"].mean()

    if average_sale_price >= 100000:
        return 1

    return 0

有一个名为'submission_linear_regression.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|   Id |   SalePrice |
|-----:|------------:|
| 1461 |      122372 |
| 1462 |      153920 |

问题：
请计算数据中的平均房价是否高于10万。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'submission_linear_regression.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，如果平均房价高于或等于10万，返回1，否则返回0。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert answer == 1


import pandas as pd

def proc_data():
    # 读取数据集
    fifa_data = pd.read_csv("fifa.csv")

    # 计算mins列的平均值
    average_mins = fifa_data[fifa_data['goal'] > 2]["mins"].mean()
    return average_mins

有一个名为'fifa.csv'的数据集，数据的前两行如下：
| name              |   goal |   ass |   mins |   maches |   left |   right |
|:------------------|-------:|------:|-------:|---------:|-------:|--------:|
| Harry KANE        |      6 |     0 |    573 |        6 |      4 |       1 |
| Antoine GRIEZMANN |      4 |     2 |    570 |        7 |      0 |       0 |

问题：
请根据这个数据集，计算所有进球超过2个的球员的平均上场时间（mins）。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'fifa.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的平均上场时间作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 451.615


#L2_B_52
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit.Chem import Descriptors

def solve(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    patt = Chem.MolFromSmarts('[C](=[O])[OH]')
    repl = Chem.MolFromSmiles('[C](=[O])[O][CH3]')
    rms = AllChem.ReplaceSubstructs(mol, patt, repl, replaceAll=True)
    prod = rms[0]
    Chem.SanitizeMol(prod)
    tpsa_before = Descriptors.TPSA(mol)
    tpsa_after = Descriptors.TPSA(prod)
    return round(tpsa_after - tpsa_before, 3)

#<INSERT>

def check(solve):
    assert abs(solve("CCC(=O)O")) - 11.0 < 1e-5
    assert abs(solve("c1cc(C(=O)O)cc(C(=O)O)c1")) - 22.0 < 1e-5
    assert abs(solve("c1cc(C(=O)O)c(CC(=O)O)c(C(=O)O)c1")) - 33.0 < 1e-5

check(solve)


#L2_B_60
from rdkit import Chem

def solve(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    rings = mol.GetRingInfo().BondRings()

    ring_smi_set = set()
    for ring in rings:
        ring_mol = Chem.PathToSubmol(mol, ring)
        ring_smi = Chem.MolToSmiles(ring_mol)
        ring_smi_set.add(ring_smi)
    return ring_smi_set

请写一个完整的Python函数`solve(smiles)`, 输入一个分子的SMILES，
提取出这个分子结构中的所有环(只包括单环，如果有多个环有共用原子，也分别提取为多个单环。
提取出的结构不包括环上连接的取代基)，
并将环的结构保存为SMILES， 返回所有提取出的环SMILES的集合。
在RDKit中，可以先通过mol.GetRingInfo().BondRings()获取所有环的化学键索引元组,
然后通过依次Chem.PathToSubmol()函数，传入分子mol对象和每个环的化学键索引元组，
将环的结构保存为单独的mol对象，最终转为SMILES存入集合即可。

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve('CC(CC1N=Cc2c(F)cccc21)n1cccc1') == {'c1ccccc1', 'C1=NCcc1', 'c1ccnc1'}
    assert solve('CC(C)CC1C=Cc2c(F)cccc21') == {'C1=CCcc1', 'c1ccccc1'}
    assert solve('Cc1ccc2c3c(c(F)c(N)cc13)CC2C') == {'c1ccCC1', 'c1ccccc1'}

check(solve)


#L2_B_48
from rdkit import Chem

def solve(smiles, atom_idx1, atom_idx2):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    rwmol = Chem.RWMol(mol)
    rwmol.AddBond(atom_idx1, atom_idx2, Chem.BondType.SINGLE)
    Chem.SanitizeMol(rwmol)
    new_mol = rwmol.GetMol()
    new_smiles = Chem.MolToSmiles(new_mol)
    return new_smiles

请写一个完整的Python函数`solve(smiles, atom_idx1, atom_idx2)`，输入一个SMILES，指定两个原子的索引，为这两个原子之间添加一根单键，返回修改后分子的SMILES。
可以通过Chem.RWMol()将mol变为可编辑mol对象(rwmol)，然后用rwmol.AddBond()在原子间加一根单键（Chem.BondType.SINGLE）。之后对分子进行
Chem.SanitizeMol()操作，最终用rwmol.GetMol()得到编辑后的mol对象, 再转换为SMILES即可

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve('CCCC', 1, 3) == 'CC1CC1'
    assert solve('NCCC(C)C', 0, 3) == 'CC1(C)CCN1'

check(solve)


import pandas as pd

def proc_data():
    # 读取CSV文件
    data = pd.read_csv("0880.csv", header=None)

    # 计算第二列数据的总和
    second_column_sum = data.iloc[:, 1].sum()

    return second_column_sum

有一个名为'0880.csv'的数据集，数据的前两行如下：
|    |   0 |           1 |
|---:|----:|------------:|
|  0 |   0 | 7.21983e-14 |
|  1 |   1 | 0.660026    |

问题：
请计算CSV文件中第二列数据的总和。

回答需要满足以下要求：
1. 数据文件为'0880.csv'，请严格参考数据的表头，使用python代码进行回答问题。
2. 使用'pandas.read_csv'来读取数据，默认数据在代码的同一路径下；注意csv文件没有header。
3. 分析代码写成叫'proc_data()'的函数，且该函数不需要任何输入参数，用问题中的总和作为返回值。

#<INSERT>

answer = proc_data()
assert round(answer, 3) == 179155.655


#L2_B_49
from rdkit import Chem

def solve(smiles, atom_idx):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    rwmol = Chem.RWMol(mol)
    rwmol.ReplaceAtom(atom_idx, Chem.Atom(7))
    Chem.SanitizeMol(rwmol)
    new_mol = rwmol.GetMol()
    new_smiles = Chem.MolToSmiles(new_mol)
    return new_smiles

请写一个完整的Python函数`solve(smiles, atom_idx)`，输入一个SMILES，指定一个原子的索引，将这个原子替换为氮。
可以通过Chem.RWMol()将mol变为可编辑mol对象(rwmol)，然后用rwmol.ReplaceAtom()在将原子替换为氮原子(Chem.Atom(7)),
然后进行Chem.SanitizeMol()操作，最终用rwmol.GetMol()得到编辑后的mol对象, 再转换为SMILES即可。

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve('CCCC', 2) == 'CCNC'
    assert solve('NCCC(C)C', 1) == 'CC(C)CNN'

check(solve)


#L2_A_43
from rdkit import Chem

def solve(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    for atom in mol.GetAtoms():
        atom.SetIsotope(0)
    new_smiles = Chem.MolToSmiles(mol)
    return new_smiles

请写一个完整的Python函数`solve(smiles)`，输入一个SMILES，消除分子中所有原子上的同位素标记，返回没有同位素的SMILES。
已知在RDKit中，atom.SetIsotope()可以设置原子的同位素，将同位素设置为0时，保存成SMILES后原子上就不会出现同位素标记了。

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve('[17CH3]CC(C)O') == 'CCC(C)O'
    assert solve('[NH3+]CC([O-])CC(=O)[O-]') == '[NH3+]CC([O-])CC(=O)[O-]'
    assert solve('[18*]CCc1ccccc1') == '*CCc1ccccc1'

check(solve)


#L2_A_41
from rdkit import Chem

def solve(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    return len([atom for atom in mol.GetAtoms() if atom.GetAtomicNum() > 2])

请写一个完整的Python函数`solve(smiles)`，输入一个SMILES，统计分子中的重原子数。
重原子指的是原子序数大于2的原子，可以通过atom.GetAtomicNum() > 2来判断是否是重原子。

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve('[OH]C(C)CC') == 5
    assert solve('[NH3+]CC([O-])CC(=O)[O-]') == 8
    assert solve('c1ccccc1') == 6

check(solve)


#L2_A_45
from rdkit import Chem

def solve(smiles):
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
    mol = Chem.AddHs(mol)
    return mol.GetNumAtoms()

请写一个完整的Python函数`solve(smiles)`，输入一个SMILES，统计分子中包含氢原子在内的总原子数。
输入的结构中可能包含的是隐式氢，需要先用Chem.AddHs()加氢，再通过mol.GetNumAtoms()统计总原子数。

#<INSERT>

def check(solve):
    assert solve('CCC') == 11
    assert solve('CC(=O)C') == 10
    assert solve('NCCC=O') == 12

check(solve)


def sum2():
    ret = 0
    i = 1
    while i < 101:
        ret += i
        i += 1
    return ret

如下代码，试图计算1到100的和，但有一些bug，请fix，写出修正之后的代码

```python
def sum2():
    ret = 0
    i = 1
    while i < 100:
        ret += i
    return ret
```

问题：有如下的题目：

找出小于第n个斐波那契数的最大完全平方数

和如下的代码：

```python
import math

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a, b = 0, 1
        for _ in range(2, n + 1):
            a, b = b, a + b
        return b

def max_square_number(n):
    fib = fibonacci(n)
    perfect_squares = [i**2 for i in range(1, int(math.sqrt(fib)))]
    max_square = max(filter(lambda x: x < fib, perfect_squares))
    return max_square
```

这个代码有一处错误，请找到并重新修改得到正确的代码，请写出修改后的完整代码。

答案：
```python
import math

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a, b = 0, 1
        for _ in range(2, n + 1):
            a, b = b, a + b
        return b

def max_square_number(n):
    fib = fibonacci(n)
    perfect_squares = [i**2 for i in range(1, int(math.sqrt(fib)) + 1)]
    max_square = max(filter(lambda x: x < fib, perfect_squares))
    return max_square
```

----------------

问题：
请找出以下代码片段中的bug并提供修复后的代码。请写出修改后的完整代码。

def add_binary(a: str, b: str) -> str:
    x, y = int(a, 2), int(b, 2)
    while y:
        answer = x ^ y
        carry = (x && y) << 1
        x, y = answer, carry
    return bin(x)[2:]

答案：
```python
def add_binary(a: str, b: str) -> str:
    x, y = int(a, 2), int(b, 2)
    while y:
        answer = x ^ y
        carry = (x & y) << 1
        x, y = answer, carry
    return bin(x)[2:]
```

----------------


import numpy as np

class SVMClassifier:
    def __init__(self):
        self.weights = None
        self.bias = None

    def train(self, X, y, learning_rate=0.001, epochs=10000):
        # Converting to numpy array
        X = np.array(X)
        y = np.array(y)

        # Initializing weights and bias
        self.weights = np.zeros(len(X[0]))
        self.bias = 0

        # Training using a simple gradient descent approach
        for _ in range(epochs):
            for idx, x_i in enumerate(X):
                condition = y[idx] * (np.dot(x_i, self.weights) - self.bias) >= 1
                if condition:
                    # Update for correctly classified points
                    self.weights -= learning_rate * (2 * self.weights)
                else:
                    # Update for incorrectly classified points
                    self.weights -= learning_rate * (2 * self.weights - np.dot(x_i, y[idx]))
                    self.bias -= learning_rate * y[idx]

    def predict(self, X):
        # Prediction
        X = np.array(X)
        linear_output = np.dot(X, self.weights) - self.bias
        print(np.sign(linear_output))
        return np.sign(linear_output)

请用Python实现一个支持向量机分类器。你可以自定义一个支持向量机类，你可以假设该类的定义如下：
class SVMClassifier:
    def __init__(self):
        self.weights = None
        self.bias = None

    def train(self, X, y, learning_rate=0.001, epochs=10000):
        pass

    def predict(self, X):
        pass
其中 X 是特征数据，y 是标签数据。这个类具有一个predict方法，当此方法接收一个数据点作为参数的时候，可以预测这个数据的类别标签。
为了简化问题，你可以假设X是一个XY平面上的点的列表，而Y是整数列表，表示对应的X中的点的标签。例如,X=[[1, 2], [2, 1], [3, 3], [4, 2]], y=[1, 1, -1, -1]
请注意，禁止直接使用支持向量机（SVM）相关的库函数和类。

#<INSERT>

import numpy as np

def svm_classifier(X, y):
    """
    Create an enhanced SVM classifier without using any external SVM libraries.

    :param X: Feature data, list of points on the XY plane.
    :param y: Labels for the data points, a list of integers.
    :return: A trained SVM model with a predict method.
    """
    model = SVMClassifier()
    model.train(X, y)
    return model

X = [[1, 2], [2, 1], [3, 3], [4, 2]]
y = [1, 1, -1, -1]
model = svm_classifier(X, y)
predictions = [model.predict(np.reshape(x, (1, 2))) for x in X]
accuracy = sum(1 for p, y_true in zip(predictions, y) if p == y_true) / len(y)
assert accuracy >= 0.75, "Model accuracy is lower than 75%."


from collections import Counter
import numpy as np

def k_nearest_neighbors(X_train, y_train, X_test, k):
    """
    Perform k-nearest neighbors classification.

    :param X_train: Training data features.
    :param y_train: Training data labels.
    :param X_test: Test data features.
    :param k: Number of nearest neighbors to consider.
    :return: List of predicted labels for the test data.
    """

    def euclidean_distance(point1, point2):
        """Calculate the Euclidean distance between two points."""
        return np.sqrt(np.sum((np.array(point1) - np.array(point2)) ** 2))

    predictions = []

    for test_point in X_test:
        # Calculate distances from the current test point to all training points
        distances = [euclidean_distance(test_point, train_point) for train_point in X_train]

        # Sort distances and select the indices of the top k nearest neighbors
        k_indices = np.argsort(distances)[:k]

        # Extract the labels of the k nearest neighbors
        k_nearest_labels = [y_train[i] for i in k_indices]

        # Determine the most common label among the nearest neighbors
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        predictions.append(most_common[0][0])

    return predictions

请用Python实现一个k-最近邻分类器。函数定义为 def k_nearest_neighbors(X_train, y_train, X_test, k)，其中 X_train （列表的列表） 和 y_train （列表）是训练数据和标签，X_test （列表的列表）是测试数据，k 是最近邻的数量。函数的返回值是一个列表，表示对于X_test中每个样本的预测标签。

#<INSERT>

X_train = [[1, 2], [2, 3], [3, 3]]
y_train = [0, 1, 1]
X_test = [[1, 1]]
k = 2
assert k_nearest_neighbors(X_train, y_train, X_test, k) == [0], "Incorrect prediction."


import numpy as np
def generate_regression_data(size, dim, err_std=0.1):
    assert dim>10
    X=np.random.randn(size, dim)
    beta = np.array([2]*5+[-2]*5 + [0]*(dim-10))
    eps = np.random.randn(size)*err_std
    y = X@beta + eps
    return X,y

def lasso_coordinate_descent(X, y, lambda_, max_iter=1000, tol=1e-4):
    n, p = X.shape
    beta = np.zeros(p)
    beta_old = np.zeros(p)

    for iteration in range(max_iter):
        for j in range(p):
            residual = beta[j] * X[:, j] + y - X@beta
            rho = X[:, j].dot(residual)

            if rho < -lambda_ / 2:
                beta[j] = (rho + lambda_ / 2) / (X[:, j] ** 2).sum()
            elif rho > lambda_ / 2:
                beta[j] = (rho - lambda_ / 2) / (X[:, j] ** 2).sum()
            else:
                beta[j] = 0

        # Check for convergence
        if np.sqrt(np.sum((beta - beta_old) ** 2)) < tol:
            break

        beta_old = np.copy(beta)

    return beta

请写两个python函数实现以下功能，可以使用numpy库：
（1）函数generate_regression_data(size, dim, err_std), 返回符合要求的数据(X,y). 这里假设y=Xb+e,其中X是size*dim的随机矩阵，每个元素都来自标准正态分布；b是dim (dim>10) 维向量，前5位是2，6-10位是-2，其余是0. e是size个独立同正态分布的随机噪声，标准差是err_std，默认值为0.1.
（2) 函数lasso_coordinate_descent(X,y,lambda_, max_iter,tol): 用坐标下降法求解Lasso问题， 返回一个numpy array b表示Lasso问题的最优解. 输入X一个size*dim维矩阵，y是dim维向量，lambda_是给定的标量，max_iter表示优化过程的最大迭代次数，默认值为1000， tol表示判断收敛时的b的L2范数的误差范围，默认值为1e-4.

问题：请用Python计算(x^3 + 1)^2 (x - 3) (x^2 + 3x + 2) 展开后x^2项的系数，定义函数solve解决。

答案：
```python

from sympy import symbols, expand

# Define the function to solve for the coefficient of x^2 term
def solve():
    # Define symbols
    x = symbols('x')

    # Given expression
    expression = (x**3 + 1)**2 * (x - 3) * (x**2 + 3*x + 2)

    # Expand the expression
    expanded_expression = expand(expression)

    # Coefficient of x^2 term
    coeff_x2 = expanded_expression.coeff(x, 2)

    return coeff_x2

```

----------------

问题：请计算两个矩阵的乘法，用python定义函数 mul(A, B)，输入矩阵A，B，输出他们的乘法，使用numpy实现

答案：
```python

import numpy as np

def mul(A, B):
    """
    Multiply two matrices A and B using NumPy.

    Parameters:
    A (numpy.ndarray): Matrix A
    B (numpy.ndarray): Matrix B

    Returns:
    numpy.ndarray: The result of multiplying matrix A by matrix B.
    """
    return np.dot(A, B)

```

----------------

#<INSERT>

np.random.seed(42)
X, y = generate_regression_data(1000,100)
lambda_=0.1
beta_estimated = lasso_coordinate_descent(X, y, lambda_)
assert all(1.9 < beta_estimated[i] < 2.1 for i in range(5))
assert all(-2.1 < beta_estimated[i] < -1.9 for i in range(5,10))
assert all(-0.1 < beta_estimated[i] < 0.1 for i in range(10,100))


import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math

class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, n_head, dim, p_drop=0.1):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.dim = dim
        self.n_head = n_head
        self.head_dim = dim // n_head
        assert self.head_dim * n_head == dim, "dim must be divisible by n_head"

        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)  # 生成Q, K, V
        self.dropout = nn.Dropout(p_drop)
        self.out = nn.Linear(dim, dim)

    def forward(self, x):
        B, T, C = x.shape
        qkv = self.qkv(x).reshape(B, T, 3, self.n_head, self.head_dim).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # 分离查询、键、值

        # 计算注意力分数
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(self.head_dim))
        attn = F.softmax(attn, dim=-1)
        attn = self.dropout(attn)

        # 应用注意力机制
        weighted_avg = attn @ v
        weighted_avg = weighted_avg.transpose(1, 2).reshape(B, T, C)

        return self.out(weighted_avg)

用pytorch实现一个Transformer模型中用的的Multi-Head Self Attention模块。
定义一个叫做 MultiHeadSelfAttention的Module：
1. 初始化时，依次指定head数量n_head，dim大小dim，dropout比例p_drop
2. forward的时候，输入一个shape为[batch_size, seq_len, dim]的tensor，输出同样shape的tensor


def auc(data):
    # Sort the data by the predicted probability in descending order
    data_sorted = sorted(data, key=lambda x: x[0], reverse=True)

    # Calculate the number of positive and negative examples
    n_positives = sum(1 for score, label in data if label == 1)
    n_negatives = len(data) - n_positives

    # Initialize variables to calculate AUC
    auc_ret = 0.0
    n_tp = 0  # number of true positives
    n_fp = 0  # number of false positives

    # Calculate AUC using the trapezoidal rule
    for i in range(len(data_sorted)):
        # If the label is 1, it's a true positive
        if data_sorted[i][1] == 1:
            n_tp += 1
        # If the label is 0, it's a false positive
        else:
            n_fp += 1
            # Update AUC for each false positive by the fraction of true positives so far
            auc_ret += n_tp / n_positives

    # Normalize AUC by the total number of pairs
    auc_ret /= n_negatives
    return auc_ret

给定一个数组，里面含有 (prediction, label) 的元组，其中 label = 0 表示负样本，label = 1 表示正样本，prediction表示一个机器学习模型预估这个样本是正样本的概率。
写一个python函数auc，输入这个数组，返回对应的AUC。不允许调用第三方库。


def linear_regression_gradient_descent(X, y, learning_rate, iterations):
    m, n = len(X), len(X[0])  # m为样本数，n为特征数
    X = [[1] + list(row) for row in X]  # 添加一列1作为截距的系数
    theta = [0] * (n + 1)  # 初始化参数（包含截距）

    # 梯度下降
    for _ in range(iterations):
        gradients = [0] * (n + 1)

        # 计算梯度
        for i in range(m):
            error = sum(theta[j] * X[i][j] for j in range(n + 1)) - y[i]
            for j in range(n + 1):
                gradients[j] += (error * X[i][j]) / m

        # 更新参数
        for j in range(n + 1):
            theta[j] -= learning_rate * gradients[j]

    # 第一个参数是截距，其余是系数
    intercept = theta[0]
    coefficients = theta[1:]

    return coefficients, intercept

请用Python实现一个简单的线性回归模型，使用梯度下降法。函数定义为 def linear_regression_gradient_descent(X, y, learning_rate, iterations)，其中 X 是特征数据（二维数组或列表），y 是目标数据（一维数组或列表），learning_rate 是学习速率，iterations 是梯度下降的迭代次数。
函数的返回值是一个元组，包含模型的系数和截距。

#<INSERT>

import numpy as np

def least_squares(X, y):
    X_b = np.c_[np.ones((len(X), 1)), X]  # Add x0 = 1 to each instance
    theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)
    intercept = theta_best[0]
    coefficients = theta_best[1:]
    return coefficients, intercept

# Driver Code
X = [[1], [2], [3], [4]]
y = [2, 3, 5, 7]
learning_rate = 0.01
iterations = 10000

# Gradient Descent Linear Regression
coefficients_gd, intercept_gd = linear_regression_gradient_descent(X, y, learning_rate, iterations)
print(coefficients_gd, intercept_gd)

# Least Squares Linear Regression (for comparison)
coefficients_ls, intercept_ls = least_squares(X, y)
print(coefficients_ls, intercept_ls)

# Compare coefficients
for coef_gd, coef_ls in zip(coefficients_gd, coefficients_ls):
    assert abs(coef_gd - coef_ls) < 0.1, "Gradient Descent coefficient differs from Least Squares coefficient by more than 0.1"

# Compare intercepts
assert abs(intercept_gd - intercept_ls) < 0.1, "Gradient Descent intercept differs from Least Squares intercept by more than 0.1"


def multiply_sparse_matrices(matrix1, matrix2):
    """
    Multiply two sparse matrices.

    Args:
    - matrix1: Dictionary representing the first sparse matrix.
    - matrix2: Dictionary representing the second sparse matrix.

    Returns:
    - Dictionary representing the product sparse matrix.
    """
    result = {}
    for (i, k1), v1 in matrix1.items():
        for (k2, j), v2 in matrix2.items():
            if k1 == k2:
                if (i, j) not in result:
                    result[(i, j)] = 0
                result[(i, j)] += v1 * v2

    return {k: v for k, v in result.items() if v != 0}  # Remove zero elements

创建一个Python函数来执行两个稀疏矩阵的乘法。
稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵。这些稀疏矩阵可以以只存储非零元素的格式有效地表示。
假设稀疏矩阵表示为字典，其中每个键都是一个元组（行，列），对应的值是非零元素。
定义函数为def multiply_sparse_matrices(matrix1, matrix2)，其中matrix1和matrix2是要相乘的两个稀疏矩阵。
你应该返回稀疏表示的结果。
注意，行/列的索引从0开始。

#<INSERT>

matrix1 = {(0, 1): 2, (1, 0): 3}
matrix2 = {(1, 0): 4, (0, 1): 5}
product_matrix = multiply_sparse_matrices(matrix1, matrix2)
assert product_matrix[(0, 0)] == 8
assert product_matrix[(1, 1)] == 15


from sympy import Matrix

def is_spanning_set_of_null_space_of_M(vector_set):
    M = Matrix([[1, 3, -2], [2, 1, -1], [-4, -2, 2]])
    # 计算 M 的零空间
    null_space = M.nullspace()

    input_vectors = [Matrix(v) for v in vector_set]

    # 检查每个输入向量是否在 M 的零空间中
    for v in input_vectors:
        if not (M * v).is_zero_matrix:
            return False

    combined_space = Matrix.hstack(*input_vectors)
    # 检查零空间中的向量是否都可以由输入向量的线性组合表示
    for ns_vec in null_space:
        # 使用 sympy 的线性求解器来判断是否可以由输入向量的线性组合表示
        try:
            _ = combined_space.LUsolve(ns_vec)
        except ValueError:
            return False

    return True

编写一个 Python 函数 is_spanning_set_of_null_space_of_M(vector_set)，其目的是判断给定的向量集 vector_set 是否构成了特定矩阵 M 零空间的生成集。
这里，矩阵 M 是一个已知的 3x3 实数矩阵，定义为 M = [[1,3,-2], [2,1,-1],[-4,-2,2]]。


def calculate_metrics(FN, TN, FP, TP):
    """
    Calculate the Recall, Precision, and Accuracy of a classifier.

    :param FN: False Negatives
    :param TN: True Negatives
    :param FP: False Positives
    :param TP: True Positives
    :return: A tuple containing Recall, Precision, and Accuracy
    """
    # Calculating Recall
    Recall = TP / (TP + FN) if (TP + FN) != 0 else 0

    # Calculating Precision
    Precision = TP / (TP + FP) if (TP + FP) != 0 else 0

    # Calculating Accuracy
    Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN) if (TP + FP + FN + TN) != 0 else 0

    return Recall, Precision, Accuracy

请用Python实现一个函数，用于计算分类器的Recall, Precision, Accuracy。函数定义为 def calculate_metrics(FN, TN, FP, TP)，其中 FN, TN, FP, TP 分别代表假阴性、真阴性、假阳性、真阳性的数量。函数的返回值应该是一个三元组，包含Recall, Precision, Accuracy的计算结果。

#<INSERT>

# Test case 1
FN1, TN1, FP1, TP1 = 10, 50, 5, 35
recall1, precision1, accuracy1 = calculate_metrics(FN1, TN1, FP1, TP1)
assert recall1 == 35 / (35 + 10), "Recall calculation is incorrect."
assert precision1 == 35 / (35 + 5), "Precision calculation is incorrect."
assert accuracy1 == (50 + 35) / (10 + 50 + 5 + 35), "Accuracy calculation is incorrect."

# Test case 2
FN2, TN2, FP2, TP2 = 20, 80, 10, 40
recall2, precision2, accuracy2 = calculate_metrics(FN2, TN2, FP2, TP2)
assert recall2 == 40 / (40 + 20), "Recall calculation is incorrect for test case 2."
assert precision2 == 40 / (40 + 10), "Precision calculation is incorrect for test case 2."
assert accuracy2 == (80 + 40) / (20 + 80 + 10 + 40), "Accuracy calculation is incorrect for test case 2."


import math

def wasserstein_distance_normal(mean1, std1, mean2, std2):
    """
    Calculate the Wasserstein Distance between two normal distributions.

    Args:
    - mean1: Mean of the first normal distribution.
    - std1: Standard deviation of the first normal distribution.
    - mean2: Mean of the second normal distribution.
    - std2: Standard deviation of the second normal distribution.

    Returns:
    - Wasserstein Distance as a float.
    """
    return math.sqrt((mean1 - mean2) ** 2 + (std1 - std2) ** 2)

开发一个Python函数来计算两个正态（高斯）分布之间的瓦萨斯坦距离（也被称为地球移动者的距离）。瓦萨斯坦距离是一种衡量两个概率分布距离的方法。对于正态分布，它有一个闭式解。将函数定义为def wasserstein_distance_normal(mean1, std1, mean2, std2)，其中mean1和std1是第一个正态分布的平均值和标准差，mean2和std2是第二个分布的平均值和标准差。

#<INSERT>

assert abs(wasserstein_distance_normal(0, 1, 2, 3) - 2.828427) < 1e-5
assert abs(wasserstein_distance_normal(0, 1, 2, 1) - 2) < 1e-5
assert abs(wasserstein_distance_normal(0, 1, 0, 1) - 0) < 1e-5


from scipy.cluster.hierarchy import linkage, cophenet
from scipy.spatial.distance import pdist
import numpy as np

def simulate_and_cluster(mu1,sigma1,mu2,sigma2,size1,size2):
    # generate two clusters: a with 100 points, b with 50:
    a = np.random.multivariate_normal(mu1, sigma1, size=[size1,])
    b = np.random.multivariate_normal(mu2, sigma2, size=[size2,])
    X = np.concatenate((a, b),)
    Z = linkage(X,'ward')
    c,_ = cophenet(Z, pdist(X))
    return c

写一个python函数simulate_and_cluster(mu1,sigma1,mu2,sigma2,size1,size2)实现以下功能: 分别从多元正态分布N(mu1,sigma1)取size1个随机数，多元正态分布N(mu2,sigma2)取size2个随机数，然后调用scipy库进行默认参数ward hierarchical clustering，返回一个标量表示cophenetic correlation coefficient


def solve(profit):
    # Setting up the profit thresholds and corresponding bonus rates
    thresholds = [100, 60, 40, 20, 10, 0]
    rates = [0.01, 0.015, 0.03, 0.05, 0.075, 0.1]

    bonus = 0
    for i in range(len(thresholds)):
        if profit > thresholds[i]:
            bonus += (profit - thresholds[i]) * rates[i]
            profit = thresholds[i]  # Update profit for the next threshold

    return bonus

企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；
利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%；
20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；
40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；
60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%；
高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成；
给定当月利润I万元，求应发放奖金总数是多少万元？
请用python写代码计算，定义一个函数，名字叫solve，输入给定利润x，返回一个数代表答案。


import math

def frobenius_norm_sparse_matrix(sparse_matrix):
    """
    Calculate the Frobenius norm of a sparse matrix.

    Args:
    - sparse_matrix: Dictionary representing the sparse matrix.

    Returns:
    - Frobenius norm as a float.
    """
    sum_of_squares = sum(value**2 for value in sparse_matrix.values())
    norm = math.sqrt(sum_of_squares)
    return norm

# Example usage
sparse_matrix = {(0, 1): 3, (2, 2): 4, (3, 3): 5}
norm = frobenius_norm_sparse_matrix(sparse_matrix)
print("Frobenius Norm of Sparse Matrix:", norm)

用 Python 实现Frobenius范数，它被定义为其元素的绝对平方和的平方根。假定稀疏矩阵以字典形式表示，键作为元组（行，列）代表非零元素的索引，值为非零元素本身。将函数定义为 def frobenius_norm_sparse_matrix(sparse_matrix)。

#<INSERT>

assert abs(frobenius_norm_sparse_matrix({(0, 1): 3, (2, 2): 4, (3, 3): 5}) - 7.071068) < 1e-5
assert abs(frobenius_norm_sparse_matrix({(0, 2): 3, (2, 2): 4, (3, 3): 5}) - 7.071068) < 1e-5
assert abs(frobenius_norm_sparse_matrix({}) - 0) < 1e-5


def determinant(matrix):
    """
    Calculate the determinant of a matrix using recursive expansion by minors.
    """
    # Base case for 2x2 matrix
    if len(matrix) == 2:
        return matrix[0][0]*matrix[1][1] - matrix[0][1]*matrix[1][0]

    det = 0
    for c in range(len(matrix)):
        # Create a submatrix excluding the current row and column
        submatrix = [row[:c] + row[c+1:] for row in matrix[1:]]
        # Recursively expand along the first row
        det += matrix[0][c] * determinant(submatrix) * (-1) ** c
    return det

请用 Python 实现求解一个矩阵的行列式. 函数定义为 def determinant(matrix), 其中 matrix 为输入的矩阵, 是个 list 型数据. 请注意，在函数实现中不得调用库函数直接计算.


def is_eigenvalue(matrix, value):
    """
    Check if the given value is an eigenvalue of the matrix.
    """
    # Convert the matrix and value into a NumPy array for easier manipulation
    import numpy as np
    matrix = np.array(matrix)
    value = np.array(value)

    # Calculate the matrix minus lambda times the identity matrix
    identity = np.eye(len(matrix))
    modified_matrix = matrix - value * identity

    # Check if the determinant of (matrix - lambda * identity) is zero
    return np.linalg.det(modified_matrix) == 0

请用 Python 实现一个函数, 判断某个值是不是某个矩阵的特征值. 函数定义为 def is_eigenvalue(matrix, value), 其中 matrix 是一个 2D list, value 是一个数值.

#<INSERT>

matrix = [[2, 0], [0, 1]]
value1 = 5
value2 = 1

assert(is_eigenvalue(matrix, value1) == False)
assert(is_eigenvalue(matrix, value2) == True)


import math

def solve_quad(a, b, c):
    if a == 0:
        if b == 0:
            return []
        return -c / b

    # Compute the discriminant
    D = b**2 - 4*a*c

    # Check if the discriminant is positive, zero or negative
    if D > 0:
        # Two real and distinct solutions
        x1 = (-b - math.sqrt(D)) / (2 * a)
        x2 = (-b + math.sqrt(D)) / (2 * a)
        return [x1, x2]
    elif D == 0:
        # Two real and identical solutions
        x = -b / (2 * a)
        return [x]
    else:
        # No real solution
        return []

实现 Python 函数`solve_quad(a, b, c)`，该函数输出`ax^2 + bx + c = 0`的实数解。你只可以使用`math`包。

#<INSERT>

def check():
    solutions = [round(x, 8) for x in solve_quad(1, -3, 2)]
    assert len(solutions) == 2 and set(solutions) == {1.0, 2.0}
    solutions = [round(x, 8) for x in solve_quad(1, -2, 1)]
    assert len(solutions) == 1 and set(solutions) == {1.0}
    assert solve_quad(1, -3, 1) == []
    solutions = [round(x, 8) for x in solve_quad(0, 2, -1)]
    assert solutions == [0.5]


def lp_distance(arr1, arr2, p):
    """
    Compute the L^p distance between two arrays.

    :param arr1: First array
    :param arr2: Second array
    :param p: The order of the norm (p)
    :return: L^p distance
    """
    if len(arr1) != len(arr2):
        raise ValueError("Arrays must be of the same length")

    # Compute the L^p distance
    distance = sum(abs(a - b) ** p for a, b in zip(arr1, arr2)) ** (1 / p)
    return distance

请用 Python 实现一个函数, 计算两个 arrays 的 L^p 距离. 函数定义为 def lp_distance(arr1, arr2, p), 其中 arr1 和 arr2 为两个 arrays, p 的值决定了使用哪个 p-norm.
请注意，在函数实现中不得调用库函数直接计算.


def solve():
    def find_x_y():
        for y_candidate in range(13):
            x_candidate = (1 - 7 * y_candidate) % 13
            if (3 * x_candidate + 2 * y_candidate) % 13 == 5:
                return x_candidate, y_candidate
        return None, None

    # Find x and y
    x, y = find_x_y()

    # If x and y were found, compute 5x + 3y modulo 13
    assert x is not None and y is not None
    return (5 * x + 3 * y) % 13

已知正整数 x 和 y 满足：3x+2y = 5 (mod 13) 和 x + 7y = 1(mod 13)。
请用 python 写一个函数 `solve()`，找出 N 的解：5x+3y = N (mod 13），也就是说找出5x+3y模13同余于几？


def sum_sparse_matrix(sparse_matrix):
    """
    Calculate the sum of all elements in a sparse matrix.

    Args:
    - sparse_matrix: List of tuples, each tuple represents (row_index, col_index, value) of non-zero elements.

    Returns:
    - Sum of all elements in the sparse matrix.
    """
    total_sum = sum(value for _, _, value in sparse_matrix)
    return total_sum

开发一个Python函数，用于计算稀疏矩阵中所有元素的总和。稀疏矩阵是指其大部分元素为零的矩阵。这些矩阵可以通过仅存储非零元素的数据结构来有效地表示。定义函数为 def sum_sparse_matrix(sparse_matrix)，其中sparse_matrix是稀疏矩阵的表示形式，如一个包含每个元组的列表，每个元组包含非零元素的行索引、列索引和值。


import numpy as np
def inverse_power_iteration(matrix, num_simulations):
    # 初始化随机向量
    b_k = np.random.rand(matrix.shape[1])

    for _ in range(num_simulations):
        # 解线性系统 Ax = b_k
        # 使用NumPy的linalg.solve来避免直接计算逆矩阵
        b_k1 = np.linalg.solve(matrix, b_k)

        # 计算范数
        b_k1_norm = np.linalg.norm(b_k1)

        # 归一化
        b_k = b_k1 / b_k1_norm

    # 最小特征值的估计是向量b_k1和b_k的比率
    return b_k1_norm

请写一个python函数inverse_power_iteration(matrix,num_simulations)，计算一个正定矩阵的最小特征值. 函数指定矩阵matrix，迭代次数为num_simulations，返回一个标量表示最小特征值.

#<INSERT>
import numpy as np

def test_inverse_power_iteration():
    # 测试简单对角矩阵
    diagonal_matrix = np.diag([1, 2, 3])
    assert abs(inverse_power_iteration(diagonal_matrix, 100) - 1) < 1e-4

    # 测试收敛性
    matrix = np.array([[2, -1, 0], [-1, 2, -1], [0, -1, 2]])
    eigenvalue1 = inverse_power_iteration(matrix, 50)
    eigenvalue2 = inverse_power_iteration(matrix, 100)
    assert abs(eigenvalue1 - eigenvalue2) < 1e-4

# 运行测试
test_inverse_power_iteration()


import numpy as np

def circulant_matrix(first_row):
    """
    Construct a circulant matrix from the first row.
    """
    n = len(first_row)
    circ_matrix = np.zeros((n, n))

    for i in range(n):
        circ_matrix[i] = np.roll(first_row, -i)

    return circ_matrix

# Example usage
first_row = [1, 2, 3]
circ_matrix = circulant_matrix(first_row)

请用 Python 实现一个函数, 给定矩阵的第一行, 由该行生成的循环矩阵. 函数定义为 def circulant_matrix(first_row), 其中 first_row 是一个 list, 例如 [3, 2, 1]. 那么由该行生成的循环矩阵应该是 [[3.0, 2.0, 1.0], [2.0, 1.0, 3.0], [1.0, 3.0, 2.0]].

#<INSERT>

import numpy as np

first_row = [1, 2, 3]
circ_matrix = circulant_matrix(first_row)
if isinstance(circ_matrix, np.ndarray):
    assert(circ_matrix[0,0] == 1)
    assert(circ_matrix[0,1] == 2)
    assert(circ_matrix[0,2] == 3)
    assert(circ_matrix[1,0] == 2)
    assert(circ_matrix[1,1] == 3)
    assert(circ_matrix[1,2] == 1)
    assert(circ_matrix[2,0] == 3)
    assert(circ_matrix[2,1] == 1)
    assert(circ_matrix[2,2] == 2)
elif isinstance(circ_matrix, list):
    assert(circ_matrix[0][0] == 1)
    assert(circ_matrix[0][1] == 2)
    assert(circ_matrix[0][2] == 3)
    assert(circ_matrix[1][0] == 2)
    assert(circ_matrix[1][1] == 3)
    assert(circ_matrix[1][2] == 1)
    assert(circ_matrix[2][0] == 3)
    assert(circ_matrix[2][1] == 1)
    assert(circ_matrix[2][2] == 2)
else:
    raise TypeError(type(circ_matrix))


from shapely.geometry import LineString

def solve(segments):
    intersections = set()
    for i in range(len(segments)):
        for j in range(i + 1, len(segments)):
            line1 = LineString(segments[i])
            line2 = LineString(segments[j])
            if line1.intersects(line2):
                point = line1.intersection(line2)
                if "Point" == point.geom_type:
                    intersections.add((point.x, point.y))
    return len(intersections)

给定N条线段，返回它们的交点数。用shapely库解决，定义 Python 函数 solve，输入线段列表，输出交点数。


def transpose_sparse_matrix(sparse_matrix):
    """
    Transpose a sparse matrix.

    Args:
    - sparse_matrix: Dictionary representing the sparse matrix.

    Returns:
    - Transposed sparse matrix as a dictionary.
    """
    transposed_matrix = {(col, row): value for (row, col), value in sparse_matrix.items()}
    return transposed_matrix

开发一个Python函数来转置稀疏矩阵。稀疏矩阵是大部分元素为零的矩阵。通过只存储非零元素，可以有效地表示这些矩阵。在此任务中，假设稀疏矩阵用字典表示，其中键是表示非零元素的（行，列）索引的元组，值是相应的非零值。定义函数为def transpose_sparse_matrix(sparse_matrix)，其中sparse_matrix是稀疏矩阵的字典表示。

#<INSERT>

sparse_matrix = {(0, 1): 2, (1, 0): 3, (2, 2): 5}
transposed_matrix = transpose_sparse_matrix(sparse_matrix)

for (i, j), val in sparse_matrix.items():
    assert transposed_matrix[(j, i)] == val


import math

def solve(alpha, x, eps=1e-5):
    def bessel_term(n, alpha, x):
        return ((-1)**n / (math.factorial(n) * math.factorial(n + alpha)) *
                (x / 2)**(2 * n + alpha))

    sum_val = 0.0
    n = 0
    while True:
        term = bessel_term(n, alpha, x)
        sum_val += term
        n += 1
        if abs(term) < eps:
            break
    return sum_val

用python定义函数 solve(alpha, x) 计算 第一类贝塞尔函数 J(alpha, x) 在给定 alpha 和 x 下的值，不允许调用scipy，计算精度达到 1e-5

#<INSERT>

import scipy.special

for i in range(10):
    assert abs(scipy.special.jv(2, i) - solve(2, i)) < 1e-5
    assert abs(scipy.special.jv(1, i) - solve(1, i)) < 1e-5


import numpy as np

def power_iteration(matrix, num_simulations: int):
    # 随机选择一个初始向量
    b_k = np.random.rand(matrix.shape[1])

    for _ in range(num_simulations):
        # 计算矩阵乘以向量
        b_k1 = np.dot(matrix, b_k)

        # 计算范数
        b_k1_norm = np.linalg.norm(b_k1)

        # 归一化
        b_k = b_k1 / b_k1_norm

    return b_k1_norm

请写一个python脚本，用幂迭代法计算矩阵的主特征值。用python定义函数 power_iteration(matrix, num_simulations) 解决，num_simulations 是迭代次数。

#<INSERT>

import numpy as np
def test_power_iteration():
    # 测试对角矩阵
    diagonal_matrix = np.diag([2, 3, 4])
    assert abs(power_iteration(diagonal_matrix, 100) - 4) < 1e-4
    # 测试收敛性
    matrix = np.array([[2, -12], [1, -5]])
    eigenvalue1 = power_iteration(matrix, 50)
    eigenvalue2 = power_iteration(matrix, 100)
    assert abs(eigenvalue1 - eigenvalue2) < 1e-4

# 运行测试
test_power_iteration()


from scipy.optimize import brentq
import numpy as np
from scipy.special import erf

def solve():
    def gelu(x):
        return 0.5 * x * (1 + erf(x / np.sqrt(2)))

    def linear(x):
        return x / 10

    def find_intersection(x):
        return gelu(x) - linear(x)

    root = brentq(find_intersection, -10.0, -0.001)
    return root, gelu(root)

计算GeLU激活函数和f(x) = x/10在x < 0的交点，返回交点的x值，和y值。写python代码，定义函数 `solve()`，返回结果。


def can_form_triangle(a, b, c):
    # Check if any edge is zero or negative
    if a <= 0 or b <= 0 or c <= 0:
        return False

    # Check if any sum of two edges is less than or equal to the third edge
    if a + b <= c or a + c <= b or b + c <= a:
        return False

    # Check if the three edges can form a triangle
    return True

实现 Python 函数 `can_form_triangle(a, b, c)`，用于确定长度为 `a`、`b`、`c` 的边是否可以组成一个三角形。

#<INSERT>

def check():
    assert not can_form_triangle(1, 2, 3)
    assert can_form_triangle(3, 4, 5)
    assert can_form_triangle(0.9, 0.9, 0.9)
    assert not can_form_triangle(5, 12, 18)
check()


from scipy.optimize import minimize_scalar
import numpy as np

def solve():
    # Define the function to minimize
    func = lambda x: np.sin(x) * np.exp(-0.1 * (x - 0.6)**2)

    # Find the minimum in the range [0, 10]
    result = minimize_scalar(func, bounds=(0, 10), method='bounded')

    return result.fun

用scipy计算$sin(x)exp[-0.1*(x - 0.6)^2]$在[0, 10]上的最小值。定义 Python 函数 `solve()` 实现这个任务，返回一个浮点数。


import numpy as np

def kernel_norm(matrix):
    """
    Calculate the kernel (nuclear) norm of a matrix.

    Args:
    - matrix: List of lists representing the matrix.

    Returns:
    - Kernel norm as a float.
    """
    U, s, V = np.linalg.svd(matrix)
    return np.sum(s)

编写一个Python函数来计算矩阵的核范数。核范数（也称为核数）是矩阵的奇异值之和。它常用于机器学习和统计学，特别是在某些优化问题的正则化上下文中。请将函数定义为def kernel_norm(matrix)，其中matrix是一个列表的列表，表示矩阵。


def is_fibonacci_number(n):
    """
    A number is a Fibonacci number if and only if one or both of
    (5 * n * n + 4) or (5 * n * n - 4) is a perfect square.
    """
    def is_perfect_square(x):
        s = int(x**0.5)
        return s*s == x

    return is_perfect_square(5 * n * n + 4) or is_perfect_square(5 * n * n - 4)

给定一个正整数请写一段python代码判断它是否为斐波那契数，用python定义函数 is_fibonacci_number 解决

#<INSERT>

def check():
	assert is_fibonacci_number(1) is True
	assert is_fibonacci_number(2) is True
	assert is_fibonacci_number(3) is True
	assert is_fibonacci_number(5) is True
	assert is_fibonacci_number(8) is True
	assert is_fibonacci_number(13) is True
	assert is_fibonacci_number(14) is False
	assert is_fibonacci_number(15) is False
	assert is_fibonacci_number(16) is False

check()


import numpy as	np
from scipy.optimize import fmin_bfgs

def rosen(x):
   return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0) + sum((1-x)**2.0)

def find_min_rosen(x0):
   res = fmin_bfgs(rosen,x0)
   return res

请编写一个python函数find_min_rosen(x0)，用Scipy的优化器, L-BFGS算法给定初值（numpy.array）x0求解rosenbrock函数的最小值。这里rosen函数定义为$$f(x)==\sum_i^{d-1}[100(x_{i+1}-x_i^2)^2 + (x_i-1)^2] $$. 要求函数返回一个numpy array表示求得的该优化问题的最优解.

#<INSERT>

x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2])
res = find_min_rosen(x0)
assert all(np.abs(res[i]-1) < 1e-4 for i in range(len(x0)))


import shapely.geometry as sg

def solve(polygon1, polygon2):
    polygon1_shapely = sg.Polygon(polygon1)
    polygon2_shapely = sg.Polygon(polygon2)

    intersection = polygon1_shapely.intersection(polygon2_shapely)
    if intersection == None:
        return 0.0
    else:
        return intersection.area

给定2个多边形，返回它们的重叠面积，如果不重叠，返回0。用shapely库解决，定义 Python 函数 solve，输入2个多边形的顶点列表，返回重叠面积。


from sympy import symbols, Eq, solve

def f():
    total_parts = symbols('total_parts')

    equation = Eq(total_parts, (2/7) * total_parts + 1600 + 1/2 * ((2/7) * total_parts + 1600))

    solution = solve(equation, total_parts)

    return int(solution[0])

某车间3个小组做一批零件，第一组做了总数的2/7，第二组做了1600个零件，第三组做的零件是前2组总和的一半。请问一共有多少零件。用python写代码解决，函数名 `f()`，返回一个整数。


def square_dist(p: dict) -> dict:
    square_p = {}
    for x, prob in p.items():
        square_x = x ** 2
        if square_x in square_p:
            square_p[square_x] += prob
        else:
            square_p[square_x] = prob
    return square_p

实现 Python 函数 `square_dist(p: dict) -> dict`，该函数接受随机变量 `X` 的分布 `p` 作为输入，并输出 `X^2` 的分布。

#<INSERT>

def check():
    import numpy as np
    def _assert_equal(a, b):
        assert type(a) == type(b)
        if isinstance(a, (list, tuple)):
            assert len(a) == len(b)
            assert all([_assert_equal(ai, bi) for ai, bi in zip(a, b)])
        elif isinstance(a, dict):
            assert set(a.keys()) == set(b.keys())
            for k in a:
                _assert_equal(a[k], b[k])
        else:
            np.testing.assert_almost_equal(a, b, decimal=8)
    p1 = {-3: 0.1, -2: 0.2, -1: 0.1, 0: 0.2, 1: 0.1, 2: 0.2, 3: 0.1}
    _assert_equal(square_dist(p1), {9: 0.2, 4: 0.4, 1: 0.2, 0: 0.2})
    p2 = {0: 0.1, 1: 0.3, 2: 0.2, 3: 0.4}
    print(square_dist(p2))
check()


import shapely.geometry as sg

def solve(polygon1, polygon2):
    # 将多边形转换为 Shapely 对象
    polygon1_shapely = sg.Polygon(polygon1)
    polygon2_shapely = sg.Polygon(polygon2)

    # 判断两个多边形是否重叠
    return polygon1_shapely.intersects(polygon2_shapely)

给定2个多边形，判断它们是否重叠。用shapely库解决，定义 Python 函数 solve，输入2个多边形的顶点列表，返回一个bool值表示是否重叠。


def is_symmetric(matrix):
    """
    Check if a square 2D array is symmetric.
    """
    n = len(matrix)
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if matrix[i][j] != matrix[j][i]:
                return False
    return True

编写一个Python函数来检查一个正方形2D数组是否对称。函数定义应该是 def is_symmetric(matrix)，其中matrix是一个正方形2D数组。

#<INSERT>

matrix1 = [[1, 2, 3], [2, 5, 6], [3, 7, 9]]
matrix2 = [[1, 2, 3], [2, 5, 4], [3, 4, 9]]

is_symmetric_matrix1 = is_symmetric(matrix1)
is_symmetric_matrix2 = is_symmetric(matrix2)

assert(is_symmetric_matrix1 == False)
assert(is_symmetric_matrix2 == True)


import numpy as np

def marginal(m: np.ndarray):
    rows, cols = m.shape
    X = np.sum(m, axis=1)
    Y = np.sum(m, axis=0)
    return X / np.sum(X), Y / np.sum(Y)

实现 Python 函数`marginal(m: numpy.ndarray): numpy.ndarray`，该函数接收一个矩阵`m`作为参数，这个矩阵代表了两个随机变量`X`和`Y`的联合分布，其中`m[i][j]=P(X=i, Y=j)`。这个函数要返回`X`和`Y`的边际分布，由两个向量表征。

#<INSERT>

def check():
    m = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.1, 0.1, 0.2]])
    X, Y = marginal(m)
    np.testing.assert_almost_equal(X, [0.6,0.4])
    np.testing.assert_almost_equal(Y, [0.2, 0.3, 0.5])
check()


from sympy import expand, symbols

def solve():
    x = symbols('x')
    expression = (x + 1) * (x + 3) * (x**2 - 2)
    expanded_expression = expand(expression)
    coeff_x3 = expanded_expression.as_coefficients_dict()[x**3]
    return coeff_x3

展开表达式(x+1)(x+3)(x^2-2)后，x^3的系数是多少。写python代码解决，定义函数 `solve()`，返回结果。


def abs_dist(p: dict) -> dict:
    abs_p = {}
    for x, prob in p.items():
        abs_x = abs(x)
        if abs_x in abs_p:
            abs_p[abs_x] += prob
        else:
            abs_p[abs_x] = prob
    return abs_p

实现 Python 函数`abs_dist(p: dict) -> dict`，该函数以随机变量`X`的分布`p`作为输入，并输出`|X|`的分布。


from scipy.special import erf
from scipy.optimize import minimize_scalar
import numpy as np

def min_gelu():
    def gelu(x):
        return 0.5 * x * (1 + erf(x / np.sqrt(2)))
    ret = minimize_scalar(gelu)
    return ret.fun

计算GeLU激活函数的最小值。用python实现，定义函数名min_gelu，返回一个浮点数表示最小值。


def average_matrix_columns(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    return [sum(matrix[i][j] for i in range(rows)) / rows for j in range(cols)]

请写一个python程序，计算给定矩阵每列的平均值。所写函数名为 average_matrix_columns(matrix)，其中 matrix 为一个二维 list，该函数返回一个一维 list，包含每列的平均值。

#<INSERT>

def check_average_matrix_columns():
    assert average_matrix_columns([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) == [4.0, 5.0, 6.0]
    assert average_matrix_columns([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) == [3.0, 4.0]
    assert average_matrix_columns([[1]]) == [1.0]
    print("所有测试通过！")

check_average_matrix_columns()


import math

def newtons_method(f, df, x0, epsilon):
    x = x0
    fx = f(x)
    while abs(fx) > epsilon:
        x = x - fx / df(x)
        fx = f(x)
    return x

实现 Python 函数 `newtons_method(f, df, x0, epsilon)`，该函数通过牛顿法以及初值 `x0` 寻找 `f(x)=0` 的解，直到精度达到 `epsilon`。

#<INSERT>

def check():
    import numpy as np
    f = lambda x: (x - 2) * (x - 2)
    df = lambda x: 2 * (x - 2)
    np.testing.assert_almost_equal(newtons_method(f, df, 3, 1e-10), 2, decimal=5)
    f = lambda x: x ** 2 - 3 * x + 2
    df = lambda x: 2 * x - 3
    np.testing.assert_almost_equal(newtons_method(f, df, 5, 1e-10), 2, decimal=5)
    np.testing.assert_almost_equal(newtons_method(f, df, -2, 1e-10), 1, decimal=5)
check()


import math
def solve(x1, y1, x2, y2, x3, y3):
    return math.isclose((y2 - y1) * (x3 - x1), (y3 - y1) * (x2 - x1))

给定三个点的坐标，判断它们是否共线。用python实现这个功能，定义 solve 函数，输入 x1, y1, x2, y2, x3, y3 六个参数，返回 True 或 False，表示这三个点是否共线。


from sympy import *

def f():
    x = symbols('x')
    expr = sin(x*x)
    integral = integrate(expr, (x, -oo, oo))
    return float(integral.evalf())

请用Python计算sin(x^2)从负无穷到无穷的定积分。写一个函数，函数名为f，函数返回一个float型的值。


某企业为两类客户生产同一产品，甲客户需求量为x，每件售价为 70-4x，乙客户需求为y，每件售价为 150-15y。该企业生产每件产品的成本为 100+15(x+y)，
求甲乙企业的需求x，y是多少时，可以让该企业获利最大？

定义python函数 `solve_problem()` 解决这个问题，返回最大获利的值。

#<INSERT>
assert abs(solve_problem() - 392.81) < 0.1


def get_matrix_trace(matrix):
    return sum(matrix[i][i] for i in range(len(matrix)))

请写一个python程序，计算给定矩阵的迹。所写函数名为 get_matrix_trace(matrix)，其中 matrix 为一个二维 list，该函数返回一个实数。

#<INSERT>

def check_trace():
    assert get_matrix_trace([[1, 2], [3, 4]]) == 5
    assert get_matrix_trace([[2, 0, 0], [0, 3, 0], [0, 0, 5]]) == 10
    assert get_matrix_trace([[1]]) == 1
    print("所有测试通过！")

check_trace()


import numpy as np

def solve(A):
    return np.linalg.eigvalsh(A)

给定一个Hermite矩阵，计算它的特征值。

用python定义函数solve，输入一个Hermite矩阵，返回这个矩阵的特征值列表。用numpy解决。


from sympy import *

def f():
    x = symbols('x')
    return float(limit(sin(x)/x, x, 0))

请用Python计算sin(x)/x在x趋近于0时的极限。写一个函数，函数名为f，函数返回一个浮点数

#<INSERT>

assert(abs(f() - 1.0) < 1e-5)


import cmath

def solve(x, y):
    return abs(cmath.exp(x + y))

python定义函数 solve，输入2个复数 x, y，返回 exp(x + y) 的模长

#<INSERT>

import math
assert abs(solve(1+1j, 1-1j) - math.exp(2)) < 1e-5

assert abs(solve(1+2j, 3-4j) - 54.59815) < 1e-5


check_dict_case <- function(dict) {
    quit()
}

请将以下代码改用 R 实现，函数签名为 `check_dict_case <- function(dict)`
注意：
1、只需实现目标函数，与引入所需的包，不要生成其他代码

```python

def check_dict_case(dict):

    if len(dict.keys()) == 0:
        return False
    else:
        state = "start"
        for key in dict.keys():

            if isinstance(key, str) == False:
                state = "mixed"
                break
            if state == "start":
                if key.isupper():
                    state = "upper"
                elif key.islower():
                    state = "lower"
                else:
                    break
            elif (state == "upper" and not key.isupper()) or (state == "lower" and not key.islower()):
                    state = "mixed"
                    break
            else:
                break
        return state == "upper" or state == "lower"

```

#<INSERT>
test_humaneval <- function() {
    candidate <- check_dict_case
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(list('p' = 'pineapple', 'b' = 'banana')), TRUE)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(list('p' = 'pineapple', 'A' = 'banana', 'B' = 'banana')), FALSE)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(list('p' = 'pineapple', '5' = 'banana', 'a' = 'apple')), FALSE)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(list('Name' = 'John', 'Age' = '36', 'City' = 'Houston')), FALSE)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(list('STATE' = 'NC', 'ZIP' = '12345')), TRUE)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(list('fruit' = 'Orange', 'taste' = 'Sweet')), TRUE)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(list()), FALSE)))
}
test_humaneval()


请将以下代码改用 R 实现，函数签名为 `encrypt <- function(s)`
注意：
1、只需实现目标函数，与引入所需的包，不要生成其他代码

```python

def encrypt(s):

    d = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
    out = ''
    for c in s:
        if c in d:
            out += d[(d.index(c)+2*2) % 26]
        else:
            out += c
    return out

```

#<INSERT>
test_humaneval <- function() {
    candidate <- encrypt
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('hi'), 'lm')))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('asdfghjkl'), 'ewhjklnop')))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('gf'), 'kj')))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('et'), 'ix')))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('faewfawefaewg'), 'jeiajeaijeiak')))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('hellomyfriend'), 'lippsqcjvmirh')))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('dxzdlmnilfuhmilufhlihufnmlimnufhlimnufhfucufh'), 'hbdhpqrmpjylqmpyjlpmlyjrqpmqryjlpmqryjljygyjl')))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate('a'), 'e')))
}
test_humaneval()


请将以下代码改用 R 实现，函数签名为 `add <- function(lst)`
注意：
1、只需实现目标函数，与引入所需的包，不要生成其他代码

```python

def add(lst):

    return sum([lst[i] for i in range(1, len(lst), 2) if lst[i]%2 == 0])

```

#<INSERT>
test_humaneval <- function() {
    candidate <- add
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(c(4, 88)), 88)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(c(4, 5, 6, 7, 2, 122)), 122)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(c(4, 0, 6, 7)), 0)))
    stopifnot(isTRUE(all.equal(candidate(c(4, 4, 6, 8)), 12)))
}
test_humaneval()